python中yield的用法详解——最简单，最清晰的解释

最新推荐文章于 2021-03-25 12:55:08 发布
原创 最新推荐文章于 2021-03-25 12:55:08 发布 · 105 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入浅出地介绍了Python中的yield关键字，它用于创建生成器，实现迭代功能。通过yield，函数可以在每次调用时暂停并保存状态，下一次调用时从上次停止的地方继续，这对于处理大量数据或节省内存非常有用。此外，还探讨了生成器在迭代、协程和优化内存使用方面的应用。
【Python爬虫必备—＞Scrapy框架快速入门篇——上】
孤寒者的博客
08-09 64万+
【Python爬虫必备—＞Scrapy框架快速入门篇——上】
Python中yield的用法详解——最简单，最清晰的解释
heibaikong6的博客
10-11 321
yield关键字的使用 当函数中遇到yield关键字，类似于return代码会直接返回 当函数中使用yield关键字返回，那么在多此next中，从第二次开始，代码会从上一次结束的位置开始运行 ...
Python爬虫笔记——python中yield的用法详解——最简单，最清晰的解释
Fo*(Bi)的博客
07-21 1239
python中yield的用法详解——最简单，最清晰的解释
python yield 简单用法,python中yield的用法详解——最简单，最清晰的解释
weixin_36231030的博客
03-25 133
首先yield 可以看成是一个return，这是一个最直观的解释，因为yield首先就是个return；普通的return：就是在程序中返回某个值，返回之后程序就不再运行下去了看做return之后再把他看成是一个生成器的一部分print("starting...")while True:res = yield 4print("res:",res)g = foo()print(next(g))pri...
python yield 简单用法_python中yield的用法详解——最简单，最清晰的解释
weixin_39860201的博客
03-01 85
首先，如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看做“return”，这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值，返回之后程序就不再往下运行了。看做return之后再把它看做一个是生成器(generator)的一部分(带yield的函数才是真正的迭代器)，好了，如果你对这些不明白的话，那先把yield看做return,然后直接看下面...
Python中Yield的基本用法
12-16
Python中的`yield`关键字是用来创建生成器（generator）的关键，生成器是一种特殊的迭代器，它在执行过程中...通过阅读如《Python 深入理解yield详解》等相关的文章，可以进一步深入理解`yield`的用法和背后的原理。
STM32+MAX7219数码管模块显示程序 SPI接口
12-02
提供了基于STM32F4xx系列的MAX7219数码管模块显示程序，通过SPI串行总线进行通信，使用库函数进行编程。经过实际测试，该程序能够正常驱动数码管进行显示。 特点 基于STM32F4xx系列MCU 使用SPI串行总线通信 采用库函数编程 实测能正常驱动MAX7219数码管模块显示
基于大疆M100无人机平台的自主导航与智能决策系统开发项目_该项目专注于在复杂动态环境中实现无人机的实时障碍物感知与规避以及高效全局与局部路径规划算法的集成与优化核心内容包括利.zip
12-02
基于大疆M100无人机平台的自主导航与智能决策系统开发项目_该项目专注于在复杂动态环境中实现无人机的实时障碍物感知与规避以及高效全局与局部路径规划算法的集成与优化核心内容包括利.zip
Turbo 码编码及解码仿真程序(Matlab)
12-02
Turbo 码编码及解码仿真程序(Matlab)
【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）
12-02
内容概要：本文提出了一种基于记忆机制、进化算子和局部搜索策略的改进灰狼优化算法，并结合线性种群规模缩减策略以提升算法收敛速度与全局搜索能力。该算法通过引入记忆模块保存优质个体信息，利用进化算子增强种群多样性，同时采用局部搜索机制提高寻优精度，有效克服了传统灰狼算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤及关键参数设置，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。实验部分验证了改进算法在多个标准测试函数上的优越性能，展示了其在优化问题中的潜力。; 适合人群：具备一定智能优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）程优化相关工作的研究生、科研人员及技术人员； 使用场景及目标：①解决复杂优化问题如函数优化、参数调优、工程设计优化等；②学习灰狼算法的改进思路与实现方法，掌握智能算法的性能提升策略； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注记忆机制、进化操作与局部搜索的融合方式，并通过实验对比分析改进策略的有效性。
基于ROS的机器人运动规划与路径搜索算法实现工作空间_包含A星Dijkstra等经典与优化算法在二维三维栅格地图中的高效路径规划与避障实现结合RVIZ可视化插件进行实时路径动态障碍.zip
12-02
基于ROS的机器人运动规划与路径搜索算法实现工作空间_包含A星Dijkstra等经典与优化算法在二维三维栅格地图中的高效路径规划与避障实现结合RVIZ可视化插件进行实时路径动态障碍.zip
基于OpenStreetMap开源地理数据与OSRM高性能路由引擎的跨平台智能路径规划系统_集成多模式交通网络分析实时交通流量预测动态避障与多目标优化算法的综合性导航解决方案_.zip
12-02
基于OpenStreetMap开源地理数据与OSRM高性能路由引擎的跨平台智能路径规划系统_集成多模式交通网络分析实时交通流量预测动态避障与多目标优化算法的综合性导航解决方案_.zip
这是一个针对自动驾驶与机器人路径规划领域的开源项目专注于对经典HybridA算法在ROS机器人操作系统框架下的实现代码进行详尽的中文注释与解析_项目核心是对KarlKu.zip
12-02
这是一个针对自动驾驶与机器人路径规划领域的开源项目专注于对经典HybridA算法在ROS机器人操作系统框架下的实现代码进行详尽的中文注释与解析_项目核心是对KarlKu.zip
基于MATLAB的脑电信号分析资源下载
最新发布
12-03
提供了一个基于MATLAB的脑电信号分析资源文件，旨在帮助用户理解和处理脑电信号数据。该资源文件包含了脑电信号的波形分析、消噪处理以及频域变换等内容，最终能够生成脑电信号的功率谱图。 资源内容 脑电信号波形分析：展示了脑电信号的原始波形，帮助用户直观了解信号的基本特征。 消噪处理：提供了多种消噪方法，有效去除脑电信号中的噪声，提高信号质量。 频域变换：将时域的脑电信号转换到频域，便于进一步分析信号的频率成分。 功率谱图：生成了脑电信号的功率谱图，直观展示信号在不同频率下的能量分布。 使用说明 环境要求：确保您的计算机上已安装MATLAB软件，版本建议为R2016a及以上。 文件结构：下载并解压资源文件后，您将看到多个MATLAB脚本文件和数据文件。 运行步骤： 打开MATLAB软件，将解压后的文件夹添加到MATLAB的工作路径中。 运行主脚本文件，按照提示逐步进行脑电信号的分析和处理。 最终，您将获得脑电信号的功率谱图，并可以保存或进一步分析。 注意事项 本资源文件仅供学习和研究使用
什么是真正的“精准新一代技术转移SaaS系统”？它如何为地方政府创造价值？.docx
12-02
什么是真正的“精准新一代技术转移SaaS系统”？它如何为地方政府创造价值？
在AI+数智化浪潮中，区域科技创新体系如何利用AI+数智化解决方案优化深层次价值创造？.docx
12-02
在AI+数智化浪潮中，区域科技创新体系如何利用AI+数智化解决方案优化深层次价值创造？
如何利用便捷的AI+数智服务解决高校院所技转中心面临的专业服务能力不足难题？.docx
12-02
如何利用便捷的AI+数智服务解决高校院所技转中心面临的专业服务能力不足难题？
python中yield语法？
05-22
### Python 中 `yield` 语法详解及使用场景 #### 什么是 `yield` `yield` 是 Python 中的关键字之一，用于定义生成器函数（Generator Function）。与普通的返回值不同的是，`yield` 不会终止整个函数的执行流程，而是在每次调用时暂停并记住当前的状态，直到下一次被重新激活继续执行。这种机制非常适合于按需生成大量数据的情况，因为它不需要一次性加载所有的数据到内存中[^4]。 #### 基础用法 最简单的形式如下所示： ```python def simple_generator(): yield 1 yield 2 yield 3 gen = simple_generator() print(next(gen)) # 输出 1 print(next(gen)) # 输出 2 print(next(gen)) # 输出 3 ``` 在这个例子当中，每当调用了内置函数 `next()` 后，生成器便会恢复其最后停止的位置，并继续向下执行直至遇到下一个 `yield` 或者抛出 StopIteration 异常为止。 #### 复杂应用实例——树形结构遍历 考虑这样一个需求：给定一棵嵌套列表表示的二叉树或其他任意形状的树状图谱，我们希望找到其中所有叶子节点组成的集合。此时就可以利用递归配合 `yield` 来简化我们的代码逻辑: ```python def traverse_tree(tree): for node in tree: if isinstance(node, list) or isinstance(node, tuple): yield from traverse_tree(node) else: yield node tree_structure = [[[[1], [2]], [[[3]]]], []] for leaf in traverse_tree(tree_structure): print(leaf) # 结果依次打印 1, 2, 3 ``` 这里引入了 PEP 380 提议的新特性 `yield from`, 它允许我们将子生成器的结果直接传递给父级调用方，从而进一步减少了冗余代码量[^2]. #### 性能优势与其他注意事项 相比传统方法构建完整的序列再逐一访问而言，采用基于生成器的方式能够显著降低内存占用率，尤其适用于处理超大规模数据集的情形之下。然而值得注意的一点在于，由于生成器本身不具备随机存取的能力，因此对于那些频繁涉及索引操作的应用场合来说可能并不适用[^5]. --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值