yield

#生成器生成斐波那契数列 def Fibnacc(num): 2 a= 1 3 b = 1 4 current_index = 0 5 while current_index<num: 6 data = a 7 8 current_index+=1 9 a,b=b,a+b 10 yield data 11 # yield:1.充当返回值的作用2.保存程序的运行状态，并且暂停程序执行3.当next的时候，可以继续换行程序从yield位置继续向下 12 # 执行 13 14 if __name__ == '__main__': 15 fib = Fibnacc(6) 16 for i in range(6): 17 value = next(fib) 18 print(i,"列",value) 来源： https://www.cnblogs.com/liuxjie/p/11991629.html

　 　 cpu 正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制）： 　　​一种情况是该任务发生了阻塞； 　　另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它。 1、什么是协程？ 　　 协程本质上就是一个线程，以前线程任务的切换是由操作系统控制的，遇到 I/O 自动切换，现在我们用协程的目的就是较少操作系统切换的开销（开关线程，创建寄存器、堆栈等，在他们之间进行切换等），在我们自己的程序里面来控制任务的切换。 2、通过yield实现协程 　　上述第二种情况并不能提升效率，只是为了让 cpu 能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。为此我们可以基于 yield 来验证。 yield 本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法 　　第一种情况的切换。在任务一遇到 io 情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算，效率的提升就在于此。 　　 yiled 可以保存状态， yield 的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是 yield 是代码级别控制的，更轻量级 　　 send 可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换 import time def consumer(): while True: x=yield

What is wrong in the code? def call_block(n) if n==1 return 0 elsif n== 2 return 1 else yield return call_block(n-1) + call_block(n-2) end end puts call_block(10) {puts "Take this"} I am trying to use yield to print Take this other than the tenth fibonacci number. I am getting the error: in `call_block': no block given (LocalJumpError) Even the following code throws error: def call_block(n) if n==1 yield return 0 elsif n== 2 yield return 1 else yield return call_block(n-1) + call_block(n-2) end end puts call_block(10) {puts "Take this"} yfeldblum You might want to use this line, as Adam

generator其实是一种函数，普通函数— 一路到底，generator函数—中间能停； 基本用法： function *show(){//如果存在异步操作就用yield yield; //暂停 }let p = show();p.next(); 其原理就是生成了一堆的小函数，然后依次执行. yield可以传参、也可以返回 　　　　　　　generator:function *(){ //如果存在异步操作就用yield alert(1) let a = yield ; alert(2); console.log(a) //5 } let y = this.generator(); y.next(12); y.next(5); 返回值 console.log(y.next(12)) 来源： https://www.cnblogs.com/peilin-liang/p/11973944.html

I'm writing a generator that takes an iterable and an integer n . For example if I call my generator: generator('abcdefg',2) then it should yield a , d , g skipping 2 letters. When I call iter(iterable) then use yield next the yield automatically skips 1 letter. How would I tell python to skip yielding so I can skip n letters? Your generator is effectively islice with a step parameter, so you could wrap the original iterable as such: from itertools import islice def generator(iterable, skip): return islice(iterable, None, None, skip+1) for item in generator('abcdefg', 2): print(item) # a # d #

优点 直接讲概念估计你听完还是一头雾水，所以我们先来说说优点，也许能勾起你的兴趣。那么生成器有哪些优点，如下： 生成器会对PHP应用的性能有非常大的影响 PHP代码运行时节省大量的内存 比较适合计算大量的数据 那么，这些神奇的功能究竟是如何做到的？我们先来举个例子。 概念引入 首先，放下生成器概念的包袱，来看一个简单的PHP函数： 1 <?php 2 3 function createRange($number){ 4 $data = []; 5 for($i=0;$i<$number;$i++){ 6 $data[] = time(); 7 } 8 return $data; 9 } 10 echo "起始时间：".date('H:i:s')."<br>"; 11 $result = createRange(12345678); // 这里调用上面我们创建的函数 12 foreach($result as $value){ 14 echo $value.'<br />'; 15 } 16 echo "结束时间：".date('H:i:s')."<br>"; 如上代码我们得到的是一个什么样的结果呢！ 相信程序员们一看都明白，让我们上图看结果 我们可以看到，内存超了，因为我们在调用 函数 createRange 的时候，计算机已经是将数据全部存储至内存中，然后进行遍历；下面我们再看

生成器 核心：生成器的本质就是一个迭代器 程序员自己写的一种迭代器 作用：节省空间 生成器可以使用for进行遍历 生成器编写方式： 基于函数编写 def func(): print('这是一个函数') return '函数'func() def func(): print('这是一个函数') yield '函数'func() #生成生成器print(func()) #获取到的是一个生成器的内存地址print(func()._next_()) #生成一个生成器，启动一个生成器 函数体中出现yield代表要声明一个生成器（generator） 一个yield对应一个next（） 推导式方式编写 yield 和return的区别： 相同同点： 都是返回内容 都可以返回多次，但是return会终止函数，只执行一个 不同点： return 终止函数，yield 是暂停生成器 yield 能记录当前执行位置 三者总结： 可迭代对象：str list tuple 优点：节省空间，取值方便，使用灵活（具有自己的私有方法） 缺点：大量消耗内存 迭代器： 优点：节省空间 缺点：不能直接查看值，使用不灵活，消耗时间，一次性，不可逆行 生成器： 优点：节省空间，认为定义 缺点：不能直接查看值，消耗时间，一次性，不可逆 使用场景：当文件或内容数据较大时，建议使用生成器 文件句柄本质上是一个迭代器