最新文章专题视频专题问答1问答10问答100问答1000问答2000关键字专题1关键字专题50关键字专题500关键字专题1500TAG最新视频文章推荐1 推荐3 推荐5 推荐7 推荐9 推荐11 推荐13 推荐15 推荐17 推荐19 推荐21 推荐23 推荐25 推荐27 推荐29 推荐31 推荐33 推荐35 推荐37视频文章20视频文章30视频文章40视频文章50视频文章60 视频文章70视频文章80视频文章90视频文章100视频文章120视频文章140 视频2关键字专题关键字专题tag2tag3文章专题文章专题2文章索引1文章索引2文章索引3文章索引4文章索引5123456789101112131415文章专题3
当前位置: 首页 - 科技 - 知识百科 - 正文

Python-yield用法详解

来源:动视网 责编:小采 时间:2020-11-27 14:28:18
文档

Python-yield用法详解

Python-yield用法详解:yield 简单说来就是一个生成器,生成器是这样一个函数,它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次(或第 n 次)调用跳转至该函数中间,而上次调用的所有局部变量都保持不变。生成器 是 一个函数函数的所有参数都会保留第二次调用 此函数
推荐度:
导读Python-yield用法详解:yield 简单说来就是一个生成器,生成器是这样一个函数,它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次(或第 n 次)调用跳转至该函数中间,而上次调用的所有局部变量都保持不变。生成器 是 一个函数函数的所有参数都会保留第二次调用 此函数


yield 简单说来就是一个生成器,生成器是这样一个函数,它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次(或第 n 次)调用跳转至该函数中间,而上次调用的所有局部变量都保持不变。

生成器 是 一个函数

函数的所有参数都会保留

第二次调用 此函数 时

使用的参数是前一次保留下的.

生成器还“记住”了它在流控制构造

生成器不仅“记住”了它数据状态。 生成器还“记住”了它在流控制构造(在命令式编程中,这种构造不只是数据值)中的位置。由于连续性使您在执行框架间任意跳转,而不总是返回到直接调用者的上下文(如同生成器那样),因此它仍是比较一般的。

yield 生成器的运行机制

当你问生成器要一个数时,生成器会执行,直至出现 yield 语句,生成器把 yield 的参数给你,之后生成器就不会往下继续运行。 当你问他要下一个数时,他会从上次的状态开始运行,直至出现yield语句,把参数给你,之后停下。如此反复直至退出函数。

例子:Python 排列,组合生成器

#生成全排列

def perm(items, n=None):
 if n is None:
 n = len(items)
 for i in range(len(items)):
 v = items[i:i+1]
 if n == 1:
 yield v
 else:
 rest = items[:i] + items[i+1:]
 for p in perm(rest, n-1):
 yield v + p

#生成组合

def comb(items, n=None):
 if n is None:
 n = len(items) 
 for i in range(len(items)):
 v = items[i:i+1]
 if n == 1:
 yield v
 else:
 rest = items[i+1:]
 for c in comb(rest, n-1):
 yield v + c
 
a = perm('abc')
for b in a:
 print b
 break
print '-'*20
for b in a:
 print b

结果如下:

102 pvopf006 ~/test> ./generator.py

abc

--------------------

acb

bac

bca

cab

cba

可以看到,在第一个循环break后,生成器没有继续执行,而第二个循环接着第一个循环执行

文档

Python-yield用法详解

Python-yield用法详解:yield 简单说来就是一个生成器,生成器是这样一个函数,它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次(或第 n 次)调用跳转至该函数中间,而上次调用的所有局部变量都保持不变。生成器 是 一个函数函数的所有参数都会保留第二次调用 此函数
推荐度:
标签: 使用 用法 详解
  • 热门焦点

最新推荐

猜你喜欢

热门推荐

专题
Top