`
qiaoqinqie
  • 浏览: 60050 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 南京
社区版块
存档分类
最新评论

python中的yield

阅读更多

最近在学习django。在看到里面的源码的时候,发现有很多地方使用了yield,不知是干什么的,于是就上网查了一下。

呵呵,python的这个yield和java的差别真的是太大了。

yield在python2.5以后是一个生成器。也就是说 。如果一个函数里面有yield。那么他就可以通过一下四个方法进行操作

(1):next 执行到一个yield。然后程序返回。并且挂起。此时所有的状态被保留。如全局变量

(2):send(msg) 从上次挂起的yield那边开始执行。并且把msg赋值给yield的表达式。例如上一次是在 m = yield 5断掉。那么send(10),m将被赋值成10.然后继续执行,直到执行到下一个yield。然后依然挂起。所以不能在第一次调用的时候,就send,因为这个时候,根本就还没有执行到任何的yield。

(3)throw(type[, value[, traceback]]),可以抛出指定异常终止程序

(4):close(). 其实就是执行throws(GeneratorExit

 

查到伪代码如下:

def close(self): 
    try: 
        self.throw(GeneratorExit) 
    except (GeneratorExit, StopIteration): 
        pass 
    else: 
        raise RuntimeError("generator ignored GeneratorExit") 
# Other exceptions are not caught

 最后是我写的一个小例子。对这个程序的理解,

花了一个晚上。主要是之前把send弄错了。以为是从yield之后执行。一定要小心这边的赋值

#! /usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
'''
Created on 2011-4-6

@author: ezioruan
'''

def yield_test():
    first_value = yield 1
    if first_value:
        print 'first send is:' + first_value
    second_value = yield 2
    if second_value:
        print 'second send is:' + second_value
    third_value = yield 3
    if third_value:
        print 'third send is:' + third_value
    


if __name__ == '__main__':
    print  '*'*30 + 'test next' +  '*'*30
    test_next = yield_test()
    print test_next.next()
    print test_next.next()
    print test_next.next()
    print  '*'*30 + 'test send' +  '*'*30
    test_send = yield_test()
    print test_send.next()
    print test_send.next()
    #send a value, that will continue from last yield
    print test_send.send('first')
    print  '*'*30 + 'test throw' +  '*'*30
    test_throw = yield_test()
    print test_throw.next()
    #That will end all the generator
    try:
        test_throw.throw(GeneratorExit)
    except GeneratorExit:
        print 'GeneratorExit'
    #call next or  send  again will stop
    try:
        test_throw.next()
    except StopIteration:
        print 'next StopIteration'
    try:
        test_throw.send('value')
    except StopIteration:
        print 'send StopIteration'
    print  '*'*30 + 'test close' +  '*'*30
    close_test = yield_test()
    print close_test.next()
    close_test.close()
     #call next or  send  again will stop
    try:
        test_throw.next()
    except StopIteration:
        print 'next StopIteration'
    try:
        test_throw.send('value')
    except StopIteration:
        print 'send StopIteration'
        
    
    
    
    
    
    

 输出

******************************test next******************************
1
2
3
******************************test send******************************
1
2
second send is:first
3
******************************test throw******************************
1
GeneratorExit
next StopIteration
send StopIteration
******************************test close******************************
1
next StopIteration
send StopIteration
 
分享到:
评论

相关推荐

    python中yield的用法详解1

    在Python编程语言中,`yield`关键字是一种特殊的功能,它被用于创建生成器(generator)。生成器是一种特殊的迭代器,可以动态地生成值,而无需一次性加载所有数据。这种特性在处理大量数据或无限序列时非常有用,...

    python中yield的用法详解——最简单,最清晰的解释

    ### Python中`yield`的关键概念与使用详解 #### 前言 在Python编程语言中,`yield`关键字提供了一种高效且灵活的方式来处理大型数据集或无限序列,尤其是在涉及迭代器、生成器等概念时更为突出。本文将详细介绍`...

    python中yield的用法.docx

    Python中的`yield`关键字是其语法的一大特色,它在生成器(Generator)中扮演着核心角色。生成器是一种特殊的迭代器,它允许我们定义一个函数,该函数可以在执行过程中暂停并保存状态,以便下次调用时能从暂停的地方...

    Python中yield返回生成器的详细方法.pdf

    在Python编程语言中,`yield`关键字是用来创建生成器(generator)的重要工具,它与`return`类似但有所不同。生成器是一种特殊的迭代器,能够节省内存资源,因为它们不一次性生成所有值,而是按需生成。这篇文档主要...

    通过实例简单了解Python中yield的作用

    在Python编程语言中,`yield`关键字是一个非常特殊的功能,它在函数中使用时将该函数转换为一个生成器(generator)。生成器是一种特殊的迭代器,它可以动态地生成值,而不是一次性生成所有值。理解`yield`的作用...

    Python中Yield的基本用法

    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,它在执行过程中可以记住上次离开的状态,以便下次迭代时能够接着上次的状态继续执行。这种特性使得生成器在处理大量数据...

    浅析Python中yield关键词的作用与用法

    为了理解yield是什么,首先要明白生成器(generator)是什么,在讲生成器之前先说说迭代器(iterator),当创建一个列表(list)时,你可以逐个的读取每一项,这就叫做迭代(iteration)。 >>> mylist = [1, 2, 3] >>> ...

    python中yield的认识与学习|生成器

    接触python,yield就有点难度啦、都知道包含这个yield的函数就不是普通函数啦。就是一个生成器函数。 类型: 白话,他跟return的区别就是。他会为用户保留一个断点。return,程序执行一次之后,就会一切重新开始。...

    初步解析Python中的yield函数的用法

    在Python中,`yield`函数是生成器(generator)的核心组成部分,它允许函数成为一个可迭代的对象,而不是一次性返回所有结果。生成器是一种特殊的迭代器,它们不会立即计算所有的值,而是根据需要在运行时逐个生成。...

    举例详解Python中yield生成器的用法

    Python中的`yield`关键字是用来创建生成器(generator)的关键元素,生成器是一种特殊的迭代器,它们允许我们在需要时逐个生成结果,而不是一次性生成所有结果,从而节省内存资源,尤其适用于处理大量数据或无限序列...

    python-yield用法详解.pdf

    # Python中的`yield`用法详解 ## 一、引言 在Python编程语言中,`yield`关键字是一个非常强大的特性,它使我们能够轻松地创建生成器(generators)。生成器是一种特殊的迭代器,可以让你在一个函数执行过程中保存...

    python中的yield使用方法

    今天在看其他同事的代码时,发现一个没使用过的python关键字 :yield  先问了一下同事,听他说了几句,有个模糊的印象,仅仅是模糊而已。于是自己去搜搜资料看。看了半天,逐渐清晰了。不过在工作机制以及应用上...

    python中yield关键字用法

    首先,把yield理解成return,可以用作返回数据,如下: def f(): yield 9 next(f()) #结果为 9 如果你用一个变量接受该值,首次执行时并不会执行函数,而是先得到一个生成器,如下: def f(): print(提示字符!) ...

    python2 yield 使用小结.docx

    python2 yield 使用小结.docx

    python2 yield 使用小结.pdf

    python2 yield 使用小结.pdf

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics