通过实例简单了解Python中yield的作用

这篇文章主要介绍了通过实例简单了解Python中yield的作用,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

介绍

我们有时候会发现代码中return的地方,有用yield的,难道他们一样吗?其实,yield与return看起来很像,但实际上完全不同。

使用

def test():
  print("****start****")
  while 1:
    res = yield 1
    print("res:", res)
t = test() # 函数中有yield关键字,所以函数并不会真的执行,而是先得到一个生成器t
print(next(t)) # next让函数开始执行,打印start,然后把1返回给next(t),并把1打印出来,这时res还没赋值
print("*"*10) # 打印十个*
print(next(t)) # 函数从res = yield开始执行,但是1已经被yield出去了,所以res实际上没有值,就是None,然后while重新循环,1被yield出去打印

# ****start****
# 1
# **********
# res:None
# 1

你绕出来了吗?

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 彻底理解Python中的yield关键字

    阅读别人的python源码时碰到了这个yield这个关键字,各种搜索终于搞懂了,在此做一下总结: 通常的for...in...循环中,in后面是一个数组,这个数组就是一个可迭代对象,类似的还有链表,字符串,文件.它可以是mylist = [1, 2, 3],也可以是mylist = [x*x for x in range(3)].它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存. 生成器是可以迭代的,但只可以读取它一次.因为用的时候才生成.比如 mygenerator = (x*x

  • python生成器/yield协程/gevent写简单的图片下载器功能示例

    本文实例讲述了python生成器/yield协程/gevent写简单的图片下载器功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.生成器: '''第二种生成器''' # 函数只有有yield存在就是生成器 def test(i): while True: i += 1 res = yield i print(res) i += 1 return res def main(): t = test(1) # 创建生成器对象 print(next(t)) # next第一次执行从上到下,yield是终点 p

  • python使用yield压平嵌套字典的超简单方法

    我们经常遇到各种字典套字典的数据,例如: nest_dict = { 'a': 1, 'b': { 'c': 2, 'd': 3, 'e': {'f': 4} }, 'g': {'h': 5}, 'i': 6, 'j': {'k': {'l': {'m': 8}}} } 有没有什么简单的办法,把它压扁,变成: { 'a': 1, 'b_c': 2, 'b_d': 3, 'b_e_f': 4, 'g_h': 5, 'i': 6, 'j_k_l_m': 8 } 你肯定想到了使用递归来解决这个问题,那

  • Python generator生成器和yield表达式详解

    前言 Python生成器(generator)并不是一个晦涩难懂的概念.相比于MetaClass和Closure等概念,其较为容易理解和掌握.但相对于程序结构:顺序.循环和分支而言其又不是特别的直观.无论学习任何的东西,概念都是非常重要的.正确树立并掌握一些基础的概念是灵活和合理运用的前提,本文将以一种通俗易懂的方式介绍一下generator和yield表达式. 1. Iterator与Iterable 首先明白两点: Iterator(迭代器)是可迭代对象; 可迭代对象并不一定是Iterato

  • python异步编程 使用yield from过程解析

    前言 yield from 是 Python3.3 后新加的语言结构.yield from的主要功能是打开双向通道,把最外层的调用方法与最内层的子生成器连接起来.这两者就可以进行发送值和返回值了,yeild from结构的本质是简化嵌套的生产器,不理解这个是什么意思的话,下面我将用几个例子来对其使用方法进行讲解. yield from 是 Python3.3 后新加的语言结构.yield from的主要功能是打开双向通道,把最外层的调用方法与最内层的子生成器连接起来.这两者就可以进行发送值和返回

  • python函数式编程学习之yield表达式形式详解

    前言 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.最近又重新学习了下,所以整理了下面这篇文章,供自己和大家学习参考,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 先来看一个例子 def foo(): print("starting...") while True: res = yield print("res:",res) g = foo() next(g) 在上面的例子里,因为foo函数中有yield关键字,所以

  • Python 生成器,迭代,yield关键字,send()传参给yield语句操作示例

    本文实例讲述了Python 生成器,迭代,yield关键字,send()传参给yield语句操作.分享给大家供大家参考,具体如下: demo.py(生成器,yield关键字): # 生成器是一个特殊的迭代器.可以用for...in遍历. # 带有yield关键字的函数,不再是一个函数,而是一个生成器模板.调用该模板会返回一个生成器对象. def create_num(all_num): a, b = 0, 1 current_num = 0 while current_num < all_num

  • 通过实例简单了解Python中yield的作用

    这篇文章主要介绍了通过实例简单了解Python中yield的作用,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 介绍 我们有时候会发现代码中return的地方,有用yield的,难道他们一样吗?其实,yield与return看起来很像,但实际上完全不同. 使用 def test(): print("****start****") while 1: res = yield 1 print("res:", res) t

  • python中yield的用法详解——最简单,最清晰的解释

    首先我要吐槽一下,看程序的过程中遇见了yield这个关键字,然后百度的时候,发现没有一个能简单的让我懂的,讲起来真TM的都是头头是道,什么参数,什么传递的,还口口声声说自己的教程是最简单的,最浅显易懂的,我就想问没有有考虑过读者的感受. 接下来是正题: 首先,如果你还没有对yield有个初步分认识,那么你先把yield看做"return",这个是直观的,它首先是个return,普通的return是什么意思,就是在程序中返回某个值,返回之后程序就不再往下运行了.看做return之后再把它

  • 简单了解Python中的几种函数

    几个特殊的函数(待补充) python是支持多种范型的语言,可以进行所谓函数式编程,其突出体现在有这么几个函数: filter.map.reduce.lambda.yield lambda >>> g = lambda x,y:x+y #x+y,并返回结果 >>> g(3,4) 7 >>> (lambda x:x**2)(4) #返回4的平方 16 lambda函数的使用方法: 在lambda后面直接跟变量 变量后面是冒号 冒号后面是表达式,表达式计算

  • python中yield的用法详解

    首先我要吐槽一下,看程序的过程中遇见了yield这个关键字,然后百度的时候,发现没有一个能简单的让我懂的,讲起来真TM的都是头头是道,什么参数,什么传递的,还口口声声说自己的教程是最简单的,最浅显易懂的,我就想问没有有考虑过读者的感受. 接下来是正题: 首先,如果你还没有对yield有个初步分认识,那么你先把yield看做"return",这个是直观的,它首先是个return,普通的return是什么意思,就是在程序中返回某个值,返回之后程序就不再往下运行了.看做return之后再把它

  • 简单谈谈Python中的json与pickle

    这是用于序列化的两个模块: • json: 用于字符串和python数据类型间进行转换 • pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 Json 模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load pickle 模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load import pickle data = {'k1':123, 'k2':888} #dumps可以将数据类型转换成只有python才认识的字符串 p_str = pickle.

  • 简单谈谈python中的语句和语法

    python程序结构 python"一切皆对象",这是接触python听到最多的总结了.在python中最基层的单位应该就是对象了,对象需要靠表达式建立处理,而表达式往往存在于语句中,多条语句组成代码块,多个代码块再组成一整个程序.python的核心其实是由语句和表达式组成.所以在这里简单探讨一下python中的语句和表达式. 因为以后可能会接触到两个版本的python,所以这里讲一讲python2与python3的语句差异: 1.python2中没有nolocal语句. 2.prin

  • 简单谈谈python中的lambda表达式

    最近在coding时发现使用lambda还是有诸多优点的,很多时候代码更整洁,更pythonic,所以在此简单总结一下 1.lambda是什么 举个简单的例子: func = lambda x: x*x def func(x): return x*x 两个func的定义是完全相同的,那两种函数定义方法配合map使用,将list中所有元素求平方,代码会是什么样的, def func(x): return x*x map(func, [i for i in range(10)]) map(lambd

  • 简单了解python中的f.b.u.r函数

    这篇文章主要介绍了简单了解python中的f.b.u.r函数,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 f/format() 格式化操作,相当于format()函数 案例如下: name = 'wy' l = f'{name}' print(l) # 打印出的l是 wy b:bytes 二进制 拓展: encode和decode也可以在二进制和字符串之间转换 u/U 表示unicode字符串 不是仅仅是针对中文, 可以针对任何的字符串,代表

  • Python中Yield的基本用法

    带有yield的函数在Python中被称之为generator(生成器),也就是说,当你调用这个函数的时候,函数内部的代码并不立即执行 ,这个函数只是返回一个生成器(Generator Iterator). def generator(): for i in range(10) : yield i*i gen = generator() print(gen) <generator object generator at 0x7ffaad115aa0> 1. 使用next方法迭代生成器 gene

  • Python中的__init__作用是什么

    看到Python中有个函数名比较奇特,__init__我知道加下划线的函数会自动运行,但是不知道它存在的具体意义.. Python中所有的类成员(包括数据成员)都是 公共的 ,所有的方法都是 有效的 . 只有一个例外:如果你使用的数据成员名称以 双下划线前缀 比如__privatevar,Python的名称管理体系会有效地把它作为私有变量. 这样就有一个惯例,如果某个变量只想在类或对象中使用,就应该以单下划线前缀.而其他的名称都将作为公共的,可以被其他类/对象使用.记住这只是一个惯例,并不是Py

随机推荐