Python yield 使用浅析

最新推荐文章于 2020-12-08 21:41:31 发布
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本文深入探讨了 Python 中 yield 的使用方法及其背后的原理,通过具体的代码示例解释了如何利用 yield 实现生成器,并介绍了 yield 在协程中的应用。
Python yield 使用方法浅析
12-23
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...
python生成器，生产消费者模型
蕾姆的博客
12-03 404
一、生成器的概念综述 一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起...
python yield使用浅析
langzi989的专栏
04-03 401
摘自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/ 初学python的人经常会发现python函数中使用了很多yield关键字，然而，带有yield关键字的函数的执行流程和普通函数的执行流程不同，yield带来了什么作用，为什么要设计yield?本文将由浅入深地讲解yield的概念和用法，帮助读者体会yie...
python yield 使用浅析
琦的博客
05-11 331
Python yield 使用浅析 分类 编程技术 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，...
python巧用yield_Python yield 使用浅析
weixin_39968852的博客
12-08 187
Python yield 使用浅析您可能听说过，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...
python selenium调用浏览器
purple尘的专栏
08-08 1292
python官网的说明传送门：https://pypi.python.org/pypi/selenium
python mysqldb安装方法，以及遇到的几个问题
purple尘的专栏
05-05 1039
在公司用的mac安装的，遇到的问题比较少；
pycurl
purple尘的专栏
08-08 1009
pycurl
Python中的os.path.dirname(__file__)
purple尘的专栏
04-24 973
这个函数是输出调用这个脚本的路径的，不过输出方式不一定相同
Python中os常用方法
purple尘的专栏
04-24 697
rt import os 获得当前路径 os.getcwd() 获得目录内容 os.listdir(path) 创建目录 os.mkdir(path) 删除目录 os.rmdir(path) 判断是否为目录 os.path.isdir(path) 判断是否为文件 os.path.isfile(path) 运行其
注
purple尘的专栏
08-11 551
爬虫注意处理User-Agent头部，否则小心被403枪毙
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
最新发布
12-22
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
智慧养老基于C++的养老院管理系统设计：融合AI风险预测与多终端协同的智能化服务调度平台开发 项目介绍 基于 C++的养老院管理系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现，旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能，构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型，实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能，并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义，提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障，同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例，如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群：具备C++编程基础，从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员，尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统；②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案；③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议：此资源不仅包含系统架构与模型描述，还附有核心代码片段，建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制，并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
智能交通基于C++的交通流量分析系统：多源数据融合与可视化模型设计 项目介绍 基于 C++的城市交通流量数据可视化分析系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计，实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例，如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制，增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉数据结构与算法，有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师；适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市交通管理部门，实现交通流量实时监测与拥堵预警；②为市民出行提供路径优化建议；③支持交通政策制定与信号灯配时优化；④作为智慧城市建设中的智能交通子系统，实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议：建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践，重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节；可进一步扩展机器学习模型用于流量预测，并集成真实交通数据源进行系统验证。
python yield如何使用
05-28
<think>嗯，用户想了解Python中的yield关键字及其用法和工作原理。我需要根据提供的引用资料来整理回答。首先，yield在函数中使用，可以将函数变成生成器。生成器每次调用时执行到yield返回数据，下次继续从yield之后执行。根据引用2，yield相当于一个return，但函数会记住状态，下次从yield后面继续执行。比如在truncation函数中，每次yield返回列表的一部分，每次调用next时继续循环。这应该说明生成器的执行流程。引用3提到yield将函数变为迭代器，每次迭代返回数据，下次接着执行。可能需要用例子说明，比如生成斐波那契数列，或者全排列，如引用4中的例子。全排列生成器用递归和yield来逐步产生结果，这样更节省内存。引用5说明yield的工作流程，函数暂停，下次继续执行。比如在getSeq函数中，每次返回index后暂停，下次继续循环。这可能要结合代码示例解释。 用户可能需要了解基本用法、执行流程、与return的区别、应用场景。需要分点回答，结构清晰。例如，先解释生成器概念，再说明yield如何工作，然后对比普通函数，最后给出应用场景和例子。 要注意引用中的例子，比如引用2中的truncation函数，每次yield返回列表的一部分，说明生成器如何分段处理数据，节省内存。引用4的全排列例子展示递归中使用yield，生成大量结果而不占用过多内存。另外，用户可能想知道为什么使用yield而不是返回列表，应该提到内存效率和惰性计算的优点。比如处理大数据时，生成器逐个产生结果，避免一次性加载所有数据到内存。可能还需要提到生成器的两种创建方式：函数带yield，或者生成器表达式。但用户问题可能更关注函数中的yield。需要确保回答覆盖yield的基本机制、执行过程、优势，以及实际应用例子。可能最后生成相关问题，比如yield和return的区别，生成器的应用场景，如何实现协程等。</think>### Python中yield关键字的用法与工作原理 #### 1. **基本概念** `yield`是Python中用于定义生成器（Generator）的关键字。当一个函数包含`yield`语句时，该函数会变成一个生成器，**每次调用时返回一个值并暂停执行**，下次调用时从暂停位置继续执行[^2][^3]。 --- #### 2. **执行流程** - **初始化**：调用生成器函数时，返回一个生成器对象，但函数内部代码**不会立即执行**。 - **首次触发**：通过`next()`或`for`循环触发时，函数从开头执行到第一个`yield`语句，返回数据并暂停。 - **后续触发**：再次调用`next()`时，函数从上次暂停的`yield`之后继续执行，直到遇到下一个`yield`[^2][^5]。 **示例代码**： ```python def simple_generator(): yield "第一次暂停" yield "第二次暂停" gen = simple_generator() print(next(gen)) # 输出：第一次暂停 print(next(gen)) # 输出：第二次暂停 ``` --- #### 3. **与普通函数的区别** | 特性 | 普通函数 | 生成器函数 | |--------------------|----------------------------|------------------------------| | 返回值 | 通过`return`返回单一结果 | 通过`yield`多次返回值 | | 状态保留 | 每次调用重新初始化 | 保留上次执行状态 | | 内存占用 | 一次性处理所有数据 | 惰性计算，按需生成数据 | --- #### 4. **核心应用场景** 1. **处理大型数据集** 生成器逐项生成数据，避免一次性加载到内存。例如读取大文件： ```python def read_large_file(file_path): with open(file_path, 'r') as f: for line in f: yield line.strip() ``` 2. **无限序列生成** 如斐波那契数列： ```python def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b ``` 3. **协程与异步编程** `yield`可用于实现简单的协程调度[^5]。 --- #### 5. **进阶用法示例** - **递归生成器**：生成全排列（引用[^4]）： ```python def perm(items, n=None): if n is None: n = len(items) for i in range(len(items)): v = items[i:i+1] if n == 1: yield v else: rest = items[:i] + items[i+1:] for p in perm(rest, n-1): yield v + p ``` - **状态管理**：分段处理数据（引用[^2]）： ```python def truncation(): trunc_list = list(range(100)) for i in range(len(trunc_list)//5): yield trunc_list[i*5 : (i+1)*5] ``` --- #### 6. **注意事项** - 生成器**只能遍历一次**，遍历结束后需重新创建。 - 可通过`send()`方法向生成器发送数据，实现双向通信[^5]。 - 使用`yield from`可简化嵌套生成器的调用。 ---
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