yield | 易学教程

生成器、表达式及函数内置

阅读更多关于生成器、表达式及函数内置

生成器 1.什么是生成器？生成的工具。生成器是一个 "自定义" 的迭代器，本质上是一个迭代器。 2.如何实现生成器但凡在函数内部定义了的yield，调用函数时，函数体代码不会执行，会返回一个结果，该结果就是一个生成器。 yield: 每一次yield都会往生成器对象中添加一个值。 - yield只能在函数内部定义 - yield可以保存函数的暂停状态 yield与return: 相同点: 返回值的个数都是无限制的。不同点: return只能返回一次值，yield可以返回多个值迭代器对象 python内置生成的迭代器 iter_list = list1.__ iter __() #自定义的迭代器 def func(): print('from func') yield 'tank' res = func() #当我们通过__ next __取值时，才会执行函数体代码。 print(res.__ next __()) 循环10次 for i in range(1,11): print(i) #1~~10 python2: range(1,5) --->[1, 2, 3, 4] python3:range(1,5) --->range对象--->生成器 ---->迭代器 res = range(1,5) print(res) #自定义range功能

生成器

阅读更多关于生成器

生成器生成器时一个自定义的迭代器 yield 只能在函数内部定义，每一次yield都会往生成器中添加值，yield可以保存函数的暂停状态如何实现生成器：但凡在函数内部定义了yield，调用函数时不会执行函数体代码，会返回一个结果，该结果就是生成器当通过__next__（）取值时才会执行函数体代码 def func(): print(A) yield a print(B)func yield b print(C) yield c func() # 不会执行 res = func() print(next(res)) print(next(res)) print(next(res)) 自定义range功能，创建一个自定义生成器 def my_range(start,stop,step): while start < stop: yield start start += step g_range = my_range(1,6,2) print(next(g_range)) yield与return 相同点：返回值的个数都是无限制的不同点：return只能返回一次值，yield能多次返回值来源： https://www.cnblogs.com/littleb/p/11857490.html

python之生成器

阅读更多关于 python之生成器

1.什么是生成器 - 生成的工具 - 生成器可以理解为一个”自定义“的迭代器。 2.如何实现生成器 # 但凡在函数内部使用yield，调用该函数时，函数体代码不会执行。 # 而是返回一个生成器。 def func1(): print(1) yield 2 func1() # 此时未执行，无输出 res = func1() print(res) # 输出为generator生成器对象。 res.__next__() # 输出为（1） yield: 每次执行到yield都会往生成器对象中添加一个值。只能在函数内部定义。 yield可以保存函数的暂停状态。 return：函数遇到return将直接结束并返回。自定义迭代器： def func(): print('准备下蛋') print('1---1号蛋') yield '1号蛋' print('2---2号蛋') yield '2号蛋' print('3---3号蛋') yield '3号蛋' print('结束下蛋') res = func() # res.__next__() res.__next__() res.__next__() 上述例子可发现：每次调用__next__方法时，程序会执行到下一个yield位置并暂停，直到下一次调用。 def my_range(start, end, move=1): #

Using multiple yields to insert content

阅读更多关于 Using multiple yields to insert content

I am trying to insert content on my page with yield but every time action removes whole content from the page. I have one main yield which is working fine: <body> <%= render 'layouts/header' %> <div class="container"> <%= yield %> <%= render 'layouts/footer' %> </div> </body> But inside that new content which is displayed on one page I have another yield : <div class="container"> <%= render 'admins/menu' %> <%= yield :admin %> </div> When user clicks on the menu which is rendered, new content should be displayed below that menu. admins/_menu.html.erb <div class="navbar"> <div class="navbar

小白学 Python（21）：生成器基础

阅读更多关于小白学 Python（21）：生成器基础

人生苦短，我选Python 前文传送门小白学 Python（1）：开篇小白学 Python（2）：基础数据类型（上）小白学 Python（3）：基础数据类型（下）小白学 Python（4）：变量基础操作小白学 Python（5）：基础运算符（上）小白学 Python（6）：基础运算符（下）小白学 Python（7）：基础流程控制（上）小白学 Python（8）：基础流程控制（下）小白学 Python（9）：基础数据结构（列表）（上）小白学 Python（10）：基础数据结构（列表）（下）小白学 Python（11）：基础数据结构（元组）小白学 Python（12）：基础数据结构（字典）（上）小白学 Python（13）：基础数据结构（字典）（下）小白学 Python（14）：基础数据结构（集合）（上）小白学 Python（15）：基础数据结构（集合）（下）小白学 Python（16）：基础数据类型（函数）（上）小白学 Python（17）：基础数据类型（函数）（下）小白学 Python（18）：基础文件操作小白学 Python（18）：基础文件操作小白学 Python（19）：基础异常处理小白学 Python（20）：迭代器基础生成器我们前面聊过了为什么要使用迭代器，各位同学应该还有印象吧（说没有的就太过分了）。

ES6 generators mechanism - first value passed to next() goes where?

阅读更多关于 ES6 generators mechanism - first value passed to next() goes where?

When passing parameters to next() of ES6 generators, why is the first value ignored? More concretely, why does the output of this say x = 44 instead of x = 43 : function* foo() { let i = 0; var x = 1 + (yield "foo" + (++i)); console.log(`x = ${x}`); } fooer = foo(); console.log(fooer.next(42)); console.log(fooer.next(43)); // output: // { value: 'foo1', done: false } // x = 44 // { value: undefined, done: true } My mental model for the behavior of such a generator was something like: return foo1 and pause at yield (and the next call which returns foo1 takes as argument 42 ) pause until next

itertools 高效的循环

阅读更多关于 itertools 高效的循环

在打印内容字节数较小时，全部载入内存后，再打印，没有问题。可是，如果现在有成千上百万条车辆行驶轨迹，叫你分析出其中每个客户的出行规律，堵车情况等，假如是在单机上处理这件事。你可能首先要面临，也可能被你忽视，最后代码都写好后，才可能暴露出的一个问题:outofmemory, 这在实际项目中经常遇到。其实，Python已经准备好一个模块专门用来处理这件事，它就是 itertools 模块， 1 拼接元素 itertools 中的chain 函数实现元素拼接，原型如下，参数*表示个数可变的参数 chain(iterables) 应用如下： In [33]: list(chain(['I','love'],['python'],['very', 'much'])) Out[33]: ['I', 'love', 'python', 'very', 'much'] 哇，不能再好用了，它有点join的味道，但是比join强，它的重点在于参数都是可迭代的实例。那么，chain如何实现高效节省内存的呢？chain大概的实现代码如下： def chain(*iterables): for it in iterables: for element in it: yield element 以上代码不难理解，chain本质返回一个生成器，所以它实际上是一次读入一个元素到内存，所以做到最高效地节省内存

Obtain data from UnityWebRequest while still downloading?

阅读更多关于 Obtain data from UnityWebRequest while still downloading?

问题 I have this code that makes a REST call: public IEnumerator GetCooroutine(string route) { string finalURL = URL + route; UnityWebRequest www = UnityWebRequest.Get(finalURL); yield return www.SendWebRequest(); if (www.isNetworkError || www.isHttpError) { Debug.Log(www.error); } else { Debug.Log("GET succesfull. Response: " + www.downloadHandler.text); } } I need to access the data or body of the request while they are receiving, and use it for other stuff. I don't want to wait until it has

python（生成器）

阅读更多关于 python（生成器）

生成器先从列表生成式说起可以通过简单的式子，生成有规律的列表如果把 [ ] 换为 ( ) 会发生什么呢？看到 x 存的不再是列表，而是一个地址，而这个地址就是我们的生成器对象的地址这东西有什么用呢？当然时，节省内存啦假设现在有很庞大的一组数据要处理，貌似不可能把它一次性载入内存再进行处理，这时候就体现出了生成器的好处，因为它只占用一个数据的内存空间，当需要访问下一个数据时，当前的数据会被覆盖掉，所以有多少数据都无所谓啦，都是可以处理的。可以通过 next() 或 __next__() 方法访问下一个数据。当然还是要借助循环来进行对元素的访问，100w个数据不可能敲一百万个 next() 吧。当然如果这些数据不能用表达式表示怎么办？答案就是用函数 + yield 关键字，有yield关键字的函数就是一个生成器。来个栗子（打印斐波那契数列）： yield a 可以理解为返回一个a，但会记下当前代码的位置，下次将从yield a 的下一句开始执行代码。拿这段代码来说，从最后的循环说起。 1.next() 方法启动生成器，生成器要执行一次 2.程序进入wile循环 3.遇到yield a 返回a值并几下断点 4.for 循环的print语句受到a的值打印a=1 5.for继续循环，有调用了next()方法，生成器再次启动 6.生成器找到上次断点的位置执行代码（a,b

python generator of generators?

阅读更多关于 python generator of generators?

I wrote a class that reads a txt file. The file is composed of blocks of non-empty lines (let's call them "sections"), separated by an empty line: line1.1 line1.2 line1.3 line2.1 line2.2 My first implementation was to read the whole file and return a list of lists, that is a list of sections, where each section is a list of lines. This was obviously terrible memory-wise. So I re-implemented it as a generator of lists, that is at every cycle my class reads a whole section in memory as a list and yields it. This is better, but it's still problematic in case of large sections. So I wonder if I

订阅 yield