Python yield 关键词，
1.迭代器
当您创建一个列表时，你可以逐个读取它的项。逐项读取其项称为迭代:
mylist是一个可迭代的对象。当你使用列表解析式时，你创建了一个列表，因此也是一个迭代器:
所有你可以用"for... in ...."都是迭代器，包括列表、字符串、文件…等等。
这些迭代器非常方便，因为你可以随心所欲地读取它们，但是你将所有的值都存储在内存中，当你有很多值时，这就非常浪费内存了。
为了解决这样的问题，Python有了生成器的概念。
2.生成器
生成器是迭代器，这种迭代器只能迭代一次。生成器不会将所有值都存储在内存中，它们会动态生成这些值:
它和列表解析式是类似的，只是用()代替了[]。但是，你不能在mygenerator中对i执行第二次，因为生成器只能使用一次：它print(0)，然后忘记它，print(1) ，最后是4。
3.Yield
yield是一个与return类似的关键字，只是函数将返回一个生成器。
认真看完下面这个例子，我们就能完全明白。
函数将返回一组只需要读取一次的值。如果你能将这个特性理解清楚，并将其应用到你的代码中，可能可以极大地提高性能，下次我们将介绍在什么时候该用它。
请注意示例中的第6行，在调用函数时，在函数体中编写的代码不会运行。函数只返回生成器对象，可别忘了这个重点。
最后，你的代码将从每次使用生成器时停止的地方继续。因此示例中第二次使用生成器的时候，我们的生成器已经完全没有值了。
所以最核心的逻辑如下:
for函数第一次调用从函数创建的生成器对象时，它将从头运行函数中的代码，直到达到yield，返回循环的第一个值。- 随后的调用都将再次运行你在函数中编写的循环，并yield返回下一个值，直到没有要返回的值为止，就如我们上面的例子所示
到此这篇关于Python yield 关键词，的文章就介绍到这了,更多相关Python yield 关键词内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
相关推荐
-
python yield关键词案例测试
测试环境 win10 python 3.5 yield功能简介 简单来说,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator 代码演示 例子1: 输出斐波那契數列前 N 个数 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 result =
-
浅析Python中yield关键词的作用与用法
前言 为了理解yield是什么,首先要明白生成器(generator)是什么,在讲生成器之前先说说迭代器(iterator),当创建一个列表(list)时,你可以逐个的读取每一项,这就叫做迭代(iteration). >>> mylist = [1, 2, 3] >>> for i in mylist : ... print(i) 1 2 3 mylist 是一个可迭代的对象.当使用一个列表生成式来建立一个列表的时候,就建立了一个可迭代的对象: >>>
-
Python yield 关键词，
1.迭代器 当您创建一个列表时,你可以逐个读取它的项.逐项读取其项称为迭代: mylist是一个可迭代的对象.当你使用列表解析式时,你创建了一个列表,因此也是一个迭代器: 所有你可以用"for... in ...."都是迭代器,包括列表.字符串.文件-等等. 这些迭代器非常方便,因为你可以随心所欲地读取它们,但是你将所有的值都存储在内存中,当你有很多值时,这就非常浪费内存了. 为了解决这样的问题,Python有了生成器的概念. 2.生成器 生成器是迭代器,这种迭代器只能迭代一次.生成器
-
Python yield 关键词，
要理解yield的作用,你必须理解生成器是什么.在理解生成器之前,必须先理解迭代器. 1.迭代器 当您创建一个列表时,你可以逐个读取它的项.逐项读取其项称为迭代: 640.webp mylist是一个可迭代的对象.当你使用列表解析式时,你创建了一个列表,因此也是一个迭代器: 640.webp 所有你可以用"for... in ...."都是迭代器,包括列表.字符串.文件-等等. 这些迭代器非常方便,因为你可以随心所欲地读取它们,但是你将所有的值都存储在内存中,当你有很多值时,这就非常浪
-
Python yield与实现方法代码分析
yield的功能类似于return,但是不同之处在于它返回的是生成器. 生成器 生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数,每一个生成器都是一个迭代器(但是迭代器不一定是生成器). 如果一个函数包含yield关键字,这个函数就会变为一个生成器. 生成器并不会一次返回所有结果,而是每次遇到yield关键字后返回相应结果,并保留函数当前的运行状态,等待下一次的调用. 由于生成器也是一个迭代器,那么它就应该支持next方法来获取下一个值. 基本操作 # 通过`yield`来创建生成器 def f
-
python实现关键词提取的示例讲解
新人小菜鸟又来写博客啦!!!没人表示不开心~~(>_<)~~ 今天我来弄一个简单的关键词提取的代码 文章内容关键词的提取分为三大步: (1) 分词 (2) 去停用词 (3) 关键词提取 分词方法有很多,我这里就选择常用的结巴jieba分词:去停用词,我用了一个停用词表. 具体代码如下: import jieba import jieba.analyse #第一步:分词,这里使用结巴分词全模式 text = '''新闻,也叫消息,是指报纸.电台.电视台.互联网经常使用的记录社会.传播信息.反映时
-
python yield和Generator函数用法详解
这篇文章主要介绍了python yield和Generator函数用法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 首先我们从一个小程序导入,各定一个list,找出其中的素数,我们会这样写 import math def is_Prims(number): if number == 2: return True //除2以外的所有偶数都不是素数 elif number % 2 == 0: return False //如果一个数能被除1和
-
Python yield的用法实例分析
本文实例讲述了Python yield的用法.分享给大家供大家参考,具体如下: yield的英文单词意思是生产,刚接触Python的时候感到非常困惑,一直没弄明白yield的用法. 只是粗略的知道yield可以用来为一个函数返回值塞数据,比如下面的例子: def addlist(alist): for i in alist: yield i + 1 取出alist的每一项,然后把i + 1塞进去.然后通过调用取出每一项: alist = [1, 2, 3, 4] for x in addlist
-
基于python yield机制的异步操作同步化编程模型
本文总结下如何在编写python代码时对异步操作进行同步化模拟,从而提高代码的可读性和可扩展性. 游戏引擎一般都采用分布式框架,通过一定的策略来均衡服务器集群的资源负载,从而保证服务器运算的高并发性和CPU高利用率,最终提高游戏的性能和负载.由于引擎的逻辑层调用是非抢占式的,服务器之间都是通过异步调用来进行通讯,导致游戏逻辑无法同步执行,所以在代码层不得不人为地添加很多回调函数,使一个原本完整的功能碎片化地分布在各个回调函数中. 异步逻辑 以游戏中的副本评分逻辑为例,在副本结束时副本管理进程需要
-
Python yield 使用方法浅析
如何生成斐波那契數列 斐波那契(Fibonacci)數列是一个非常简单的递归数列,除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到.用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题,许多初学者都可以轻易写出如下函数: 清单 1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数 def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print b a, b = b, a + b n = n + 1 执行 fab(5),我们可以得到如下输出: >>