yield

generator（生成器）是ES6标准引入的新的数据类型。一个generator看上去像一个函数，但可以返回多次。 1、generator函数的定义是function*，这与普通函数是不同的 2、yield需使用在generator函数中，所表示的意思是“执行到这，并返回” 3、yield是有返回值的，其中value代表return的值，done代表函数是否执行结束。 yield 'your value'; // { value: 'your value', done: true } yield; // { value: undefined, done: true } generator跟函数很像，定义如下： function* foo(x) { yield x + 1; yield x + 2; return x + 3; } generator和函数不同的是，generator由 function* 定义（注意多出的 * 号），并且，除了 return 语句，还可以用 yield 返回多次。用处：可以编写一个产生斐波那契数列的函数： function* fib(max) { var t, a = 0, b = 1, n = 0; while (n < max) { yield a; [a, b] = [b, a + b]; n ++; } return; }fib(5)

一、yield关键字 yield的英文单词意思是生产，在函数中但凡出现yield关键字，再调用函数，就不会继续执行函数体代码，而是会返回一个值。 def func(): print(1) yield print(2) yield g = func() print(g) <generator object func at 0x10ddb6b48> 生成器的本质就是迭代器，同时也并不仅仅是迭代器，不过迭代器之外的用途实在是不多，所以我们可以大声地说：生成器提供了非常方便的自定义迭代器的途径。并且从Python 2.5+开始，[PEP 342：通过增强生成器实现协同程序]的实现为生成器加入了更多的特性，这意味着生成器还可以完成更多的工作。这部分我们会在稍后的部分介绍。 def func(): print('from func 1') yield 'a' print('from func 2') yield 'b' g = func() print(F"g.__iter__ == g: {g.__iter__() == g}") res1 = g.__next__() print(f"res1: {res1}") res2 = next(g) print(f"res2: {res2}") # next(g) # StopIteration g.__iter__ == g: True

In Python, is there any difference between creating a generator object through a generator expression versus using the yield statement? Using yield : def Generator(x, y): for i in xrange(x): for j in xrange(y): yield(i, j) Using generator expression : def Generator(x, y): return ((i, j) for i in xrange(x) for j in xrange(y)) Both functions return generator objects, which produce tuples, e.g. (0,0), (0,1) etc. Any advantages of one or the other? Thoughts? Thanks everybody! There is a lot of great information and further references in these answers! There are only slight differences in the two.

原文引用 大专栏 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/26/5d6340cf158ef/ 异步编程对JS的重要性应该是不言而喻了的，作为单线程的编程语言，如果没有异步编程，体验不要太酸爽 比如我们有一个读取文档并进行处理的任务。如果有异步编程，先是向操作系统发出请求，要求读取文档。然后，进程会去执行其他任务，等到操作系统返回文档，再接着处理文档的任务 相反的，如果没有异步函数，上述编程就变成了同步的执行方式。由于是连续执行，不能插入其他任务，所以操作系统从硬盘读取文档的这段时间，进程只能干等着 Promise 从 Promise 开始，JavaScript 就在引入新功能来实现更简单的方法处理异步编程，帮助我们远离回调地狱 回调地狱也就是多个回调函数嵌套带来的问题。比如读取文档A之后，再读取文档B fs.readFile(fileA, function (err, data) { fs.readFile(fileB, function (err, data) { // ... }) }) 很明显，在读取多个文档的情况下，代码就会出现多重嵌套 一个很明显的特点是， 代码不是纵向发展，而是横向发展的 ，造成的结果是代码混乱，无法管理 为了解决这个问题，就出现了 Promise 注意， 它不是新的语法功能，而是一种新的写法 ，这里就不具体介绍它的实现了

I have the following Ruby code: # func1 generates a sequence of items derived from x # func2 does something with the items generated by func1 def test(x, func1, func2) func1.call(x) do | y | func2.call(y) end end func1 = lambda do | x | for i in 1 .. 5 yield x * i end end func2 = lambda do | y | puts y end test(2, func1, func2) # Should print '2', '4', '6', '8', and '10' This does not work, of course. test.rb:11: no block given (LocalJumpError) from test.rb:10:in `each' from test.rb:10 from test.rb:4:in `call' from test.rb:4:in `test' from test.rb:20 Lambdas don't implicitly accept blocks like

迭代器与生成器 一、迭代器 　　迭代器可以理解为一种特殊的游标，是对循环遍历等一系列操作组成的一种抽象描述。而迭代器协议是程序的一种绑定关系，实现了该协议的对象称为可迭代对象。迭代器协议强调对象必须提供一个 next或 __next__()方法，并且执行该方法只有两种决策，要么返回迭代中的下一项，要么者引起一个 StopIteration异常，以终止迭代。 for循环的本质是循环所有对象，使用的一定是迭代器协议生成对象。因此 for循环可以遍历所有的可迭代对象（字符串、列表、元组、字典、文件对象等）。既然如此，为什么我们定义一个序列的时候没有使用 next方法呢？这是为什么呢？从理论上来讲，只有实现迭代器的对象才可称为可迭代对象。而我们在定义字符串、列表、元组、字典、文件对象的时候，本身没有给出 next方法。从这种角度上来看，他们并没有遵循迭代器协议。但是平时我们为什么还是认为他们是可迭代对象呢？ 　　Python提供了一个可以让某种数据类型变为可迭代数据类型的方法，即让某种数据类型的对象直接调用 __iter__()或 iter()方法，此时我们再查看该数据类型的对象时就多出了 next方法。下面如我们通过一个简单的实例来分析，我们使用字符窜调用 __iter__()方法，然后使用可迭代对象调用 next方法。 string = "hello world" myiter =

在编程中我们经常会用到列表，以前使用列表时需要声明和初始化，在数据量比较大的时候也需要把列表完整生产出来，例如要存放1000给数据，需要准备长度1000的列表，这样计算机就需要准备内存放置这个列表，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator，这个功能在列表使用时比较节省空间，使用方法： g=(i*2 for i in range(10)) data=g.__next__() print(d) 取列表时data=g.__next__(),此时才去生成。 应用：生成斐波拉契数列 def fig(num): n,a,b=0,0,1 while n<num: yield b a,b=b,a+b n+=1 return 'done' fig(10) 定义长度为10的数列 fig(10) for i in range(10): try: x=next(g) print(x) except StopIteration as e: print('error %s' % e.value) break 运行结果： 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到 return 语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用 next() 的时候执行，遇到