零基础学python-19.5 重访迭代器:生成器yield
2015-10-21 00:00
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这一章节我们来讨论一些生成器yield
1.yield的特性:延迟结果创建
* 生成器函数:也是使用def定义,但是使用yield返回,而且每次返回只是返回一个结果,在每次产生结果之间挂起和继续它们的状态(就是当返回有三个结果,第一个结果返回了,但是第二个结果没有返回,但是由于是yield,它记录下返回第一个结果时所有作用域以及变量的状态,因此,在当需要返回第二个结果的时候,它将会继续刚才的状态计算下去)。
从上面的代码可以看见,yield返回一个迭代器,而且当它返回一个结果的时候,它会自动记录当前作用域以及变量状态,使得下一个结果产生的时候可以继续上一次计算的状态。
2.yield vs return
yield的例子继续沿用上面的代码:
下面我们给出return的代码:
对比上面两组代码,yield就不用再说了,返回一个迭代器,而return,返回的是一个整数,而且在执行完第一次之后他就跳出了循环,不再继续
生成器函数与常规函数都是一样,也是使用def定义,只是在创建的时候,它自动实现迭代协议
总结:这一章节主要介绍了生成器yield的特性,以及跟return之间的区别
这一章节就说到这里,谢谢大家
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1.yield的特性:延迟结果创建
* 生成器函数:也是使用def定义,但是使用yield返回,而且每次返回只是返回一个结果,在每次产生结果之间挂起和继续它们的状态(就是当返回有三个结果,第一个结果返回了,但是第二个结果没有返回,但是由于是yield,它记录下返回第一个结果时所有作用域以及变量的状态,因此,在当需要返回第二个结果的时候,它将会继续刚才的状态计算下去)。
>>> def test(N): for x in range(N): yield x >>> x=test(3) >>> next(x) 0 >>> next(x) 1 >>> next(x) 2 >>>
从上面的代码可以看见,yield返回一个迭代器,而且当它返回一个结果的时候,它会自动记录当前作用域以及变量状态,使得下一个结果产生的时候可以继续上一次计算的状态。
2.yield vs return
yield的例子继续沿用上面的代码:
>>> def test(N): for x in range(N): yield x >>> x=test(3) >>> next(x) 0 >>> next(x) 1 >>> next(x) 2
下面我们给出return的代码:
>>> def test(N): for x in range(N): return x >>> test(3) 0 >>> x=test(3) >>> next(x) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#16>", line 1, in <module> next(x) TypeError: 'int' object is not an iterator >>> x 0 >>>
对比上面两组代码,yield就不用再说了,返回一个迭代器,而return,返回的是一个整数,而且在执行完第一次之后他就跳出了循环,不再继续
生成器函数与常规函数都是一样,也是使用def定义,只是在创建的时候,它自动实现迭代协议
总结:这一章节主要介绍了生成器yield的特性,以及跟return之间的区别
这一章节就说到这里,谢谢大家
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