python yield — 生成器

阿里云教程12小时前发布
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概念:

yield 和 return 的区别:一个是返回值,一个是迭代器,多次返回

python yield -- 生成器

python 中,yield 关键字用于从一个函数中返回一个值,并且能够在之后从同一个位置继续执行。这使得yield成为创建生成器的强劲工具,生成器是一种迭代器,可以逐个产生值,而且不是一次性产生所有值。了解yield 的使用,需要了解三个关键字:yield 、send 、next

场景:

–1 惰性计算–>节省内存

# 遍历一个列表

# 方法一:先生成列表再遍历
a = [i for i in range(10)]
for i in a:
    print(a)

# 方法二:使用生成器
def fun(start,stop,step):
    x = start
    while x < stop:
        yield x
        x += step
for n in fun(0,10,1):
    print(n)

可以发现,方法二不需要预先存储遍地列表对象,用完一个丢掉一个。

–2 外部通讯–>控制内部计算

yield 允许函数在执行过程中暂停和恢复,这为控制流提供了额外的灵活性,特别是复杂的循环和递归结构中。

def process_data():
    for item in range(0, 10):
        # 步骤1:处理数据项
        processed_item = yield f"Processing {item}"

        # 步骤2:根据外部指示决定是否跳过当前项
        if processed_item == "skip":
            continue

        # 步骤3:如果需要,进一步处理数据项
        print(f"Further processing {item}")


gen = process_data()
next(gen)	# 启动迭代器
gen.send("none")  # 开始处理任务0 --》 有效
gen.send("skip")  # 开始处理任务1 --》 丢弃
gen.send("none")  # 开始处理任务2 --》 有效
=============================================================
:Further processing 0
:Further processing 2

总结:

–1 包含yield关键字的函数是一个迭代器<generator object>

–2 通过next | for | send 可以调用迭代器的执行,每次都会在yield表达式的位置停止运行,返回值 接收参数

–3 作用是惰性计算减少内存、函数每次调用接收参数灵活控制

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