关于Python中的yield

关于Python中的yield

http://www.cnblogs.com/tqsummer/archive/2010/12/27/1917927.html

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/

一、迭代器(iterator)

在Python中，for循环可以用于Python中的任何类型，包括列表、元祖等等，实际上，for循环可用于任何“可迭代对象”，这其实就是迭代器

迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发StopIteration。任何这类的对象在Python中都可以用for循环或其他遍历工具迭代，迭代工具内部会在每次迭代时调用next方法，并且捕捉StopIteration异常来确定何时离开。

二、生成器(constructor)

生成器函数在Python中与迭代器协议的概念联系在一起。简而言之，包含yield语句的函数会被特地编译成生成器。当函数被调用时，他们返回一个生成器对象，这个对象支持迭代器接口。函数也许会有个return语句，但它的作用是用来yield产生值的。

不像一般的函数会生成值后退出，生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态，他的本地变量将保存状态信息，这些信息在函数恢复时将再度有效

时间： 2025-01-02 15:03:00

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python中的yield

例如这个函数 def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b # print b a, b = b, a + b n = n + 1 简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab

【转载】关于Python中的yield

在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发 StopIteration.任何这类的对象在Python中都可以用for循

python中的yield（转载）

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关于Python中的yield(转载)

您可能听说过,带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),何谓 generator ? 我们先抛开 generator,以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念. 如何生成斐波那契數列 斐波那契(Fibonacci)數列是一个非常简单的递归数列,除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到.用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题,许多初学者都可以轻易写出如下函数: 清单 1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数 def

python中的yield函数

简单讲,yield的作用就是把一个函数变成一个generator,带有yield的函数不再是一个普通的函数,Python解释器会将其视为一个generator,调用fab(5)斐波拉契函数不会执行fab函数,而是返回一个iterable对象!在for循环执行时,每次循环都会执行fab函数内部的代码,执行到yeild b时,fab函数就返回一个迭代值,下一次迭代时,代码从yield b的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次终端执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到yield

关于Python中的yield的理解

生成器:yield表达式构成的函数就是生成器:每一个生成器都是一个迭代器(但是迭代器不一定是生成器).return就是迭代器: yield的功能类似于return,不同之处在于它返回的是生成器. 什么是生成器,你可以通俗的认为,在一个函数中,使用了yield来代替return的位置的函数,就是生成器. 它不同于函数的使用方法是:函数使用return来进行返回值,每调用一次,返回一个新加工好的数据返回给你:yield不同,它会在调用生成器的时候,把数据生成object,然后当你需要用的时候,要用n

python中的线程（zz）

引言 一.线程 1.1 普通的多线程1.2 自定义线程类1.3 线程锁1.3.1 未使用锁1.3.2 普通锁Lock和RLock1.3.3 信号量(Semaphore)1.3.4 事件(Event)1.3.5 条件(condition)1.3 全局解释器锁(GIL)1.4 定时器(Timer)1.5 队列1.5.1 Queue:先进先出队列1.5.2 LifoQueue:后进先出队列1.5.3 PriorityQueue:优先级队列1.5.4 deque:双向队列1.6 生产者消费者模型1.7

python中yield用法

在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发 StopIteration.任何这类的对象在Python中都可以用for循

Python中yield

在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(Generator). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何"可迭代对象",这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发 StopIteration.任何这类的对象在Python中都可以用f