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函数会直接返回yield值,ES6笔记系列澳门新濠35

时间:2019-10-13 08:46来源:编程
  1.1 迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration) alist = [1, 2, 3, 4, 5]for i in alist: print(i)12345 正如将列表中的元素通过for循

 

1.1 迭代

如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)

alist = [1, 2, 3, 4, 5]

for i in alist:
    print(i)

1
2
3
4
5

正如将列表中的元素通过for循环,遍历了整个alist列表,这种不重复地便利其内部的每一个子项的行为就是迭代。

接触过Ajax请求的会遇到过异步调用的问题,为了保证调用顺序的正确性,一般我们会在回调函数中调用,也有用到一些新的解决方案如Promise相关的技术。

在异步编程中,还有一种常用的解决方案,它就是Generator生成器函数。顾名思义,它是一个生成器,它也是一个状态机,内部拥有值及相关的状态,生成器返回一个迭代器Iterator对象,我们可以通过这个迭代器,手动地遍历相关的值、状态,保证正确的执行顺序。

回答题主的问题

生成器

# Here you create the method of the node object that will return the generator
def node._get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
  # Here is the code that will be called each time you use the generator object:
  # If there is still a child of the node object on its left
  # AND if distance is ok, return the next child
  if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
      yield self._leftchild
  # If there is still a child of the node object on its right
  # AND if distance is ok, return the next child
  if self._rightchild and distance   max_dist >= self._median:
      yield self._rightchild
  # If the function arrives here, the generator will be considered empty
  # there is no more than two values: the left and the right children

# Create an empty list and a list with the current object reference
result, candidates = list(), [self]
# Loop on candidates (they contain only one element at the beginning)
while candidates:
    # Get the last candidate and remove it from the list
    node = candidates.pop()
    # Get the distance between obj and the candidate
    distance = node._get_dist(obj)
    # If distance is ok, then you can fill the result
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
    # Add the children of the candidate in the candidates list
    # so the loop will keep running until it will have looked
    # at all the children of the children of the children, etc. of the candidate
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result

上面的代码有几个有意思的地方

  • 循环迭代了一个list的同时,也在往list里面添加元素。这种方式可以很简洁遍历所有相邻的数据,虽然有可能造成无限循环。
candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))

上面的代码会返回所有的生成器,但是while不断得产生新的生成器。

  • extend()方法是list的一个方法,传入一个迭代器,然后将其加入到list中

我们一般这样用extend

>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> a.extend(b)
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]

在上面的代码中,传入了一个生成器,这样做有两个好处

  1. 不需要读两次数据
  2. 字节点不用都存在内存中

上面的代码是可行的,因为python并不关心传入的参数是否是一个list。它关心传入的是不是一个迭代器,所以strings,lists,tuples,generators都是可以作为参数传入的!这叫做鸭子类型,也是python如此受欢迎的原因之一。

 

2. 生成器

生成器与可迭代对象、迭代器的关系

澳门新濠3559 1

图片来自Iterables vs. Iterators vs. Generators

生成器对象,在每次调用它的next()方法时返回一个值,直到它抛出StopInteration。

生成器是可以迭代的,但是你 只可以读取它一次 ,因为它并不把所有的值放在内存中,它是实时地生成数据, 可以用生成器表达式创建:

my_generator = (x ** 2 for x in range(3))

my_generator

<generator object <genexpr> at 0x7f975b7a4af0>

for i in my_generator:
    print(i)

0
1
4

yield

可以写一个普通的包含yield语句的Python函数,Python会检测对yield的使用并将函数标记为一个生成器,当函数执行到yield语句时,像return语句那样返回一个值,但是解释器会保存对栈的引用,它会被用来在下一次调用next时恢复函数。

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 'a'
    yield 'generator'

g = my_generator()

g

<generator object my_generator at 0x7f975b7a4d58>

next(g)

1

next(g)

2

next(g)

'a'

next(g)

'generator'

next(g)

---------------------------------------------------------------------------

StopIteration                             Traceback (most recent call last)

<ipython-input-12-5f315c5de15b> in <module>()
----> 1 next(g)


StopIteration: 

上面的例子中,每次调用next()开始实时地生成数据,并返回,因此生成器只可读取一次,上次执行读取的值在下次执行中就无法读取。当整个生成器的值都被读取后,在调用机会出现StopIteration的错误。

def my_gen():
    for i in range(5):
        yield i ** 3

my_gen()

<generator object my_gen at 0x7f975ae15a40>

mygen = my_gen()

for i in mygen:
    print(i)

0
1
8
27
64

每次执行到yield语句,则返回一个值,再执行的时候从上次停下来的地方开始执行。yield语句保存了上次执行后的状态,下次执行不是从头开始,而是从上次的状态开始。

当调用my_gen()这个函数的时候,函数内部的代码不会立即执行,而是返回一个生成器对象,当利用for循环进行遍历的时候,函数内部的代码开始执行,执行到yield表达式返回一个值,记录当前状态并停下,下一次的访问时再从这个状态开始执行。

举一个不太恰当的例子,普通的函数就是没有存档的游戏,只要游戏开始,就玩到结尾,下一次再玩还是从头开始,而生成器就是加了存档,下次玩从上次存档的地方开始

2. yield和yield*

有时候,我们会看到yield之后跟了一个*号,它是什么,有什么用呢?

函数会直接返回yield值,ES6笔记系列澳门新濠3559。类似于生成器前面的*号,yield后面的星号也跟生成器有关,举个大栗子:

function* showWords() {
    yield 'one';
    yield showNumbers();
    return 'three';
}

function* showNumbers() {
    yield 10   1;
    yield 12;
}

var show = showWords();
show.next() // {done: false, value: "one"}
show.next() // {done: false, value: showNumbers}
show.next() // {done: true, value: "three"}
show.next() // {done: true, value: undefined}

增添了一个生成器函数,我们想在showWords中调用一次,简单的 yield showNumbers()之后发现并没有执行函数里面的yield 10 1

因为yield只能原封不动地返回右边运算后值,但现在的showNumbers()不是一般的函数调用,返回的是迭代器对象

所以换个yield* 让它自动遍历进该对象

function* showWords() {
    yield 'one';
    yield* showNumbers();
    return 'three';
}

function* showNumbers() {
    yield 10   1;
    yield 12;
}

var show = showWords();
show.next() // {done: false, value: "one"}
show.next() // {done: false, value: 11}
show.next() // {done: false, value: 12}
show.next() // {done: true, value: "three"}

要注意的是,这yield和yield* 只能在generator函数内部使用,一般的函数内使用会报错

function showWords() {
    yield 'one'; // Uncaught SyntaxError: Unexpected string
}

虽然换成yield*不会直接报错,但使用的时候还是会有问题,因为’one'字符串中没有Iterator接口,没有yield提供遍历

function showWords() {
    yield* 'one'; 
}

var show = showWords();

show.next() // Uncaught ReferenceError: yield is not defined

在爬虫开发中,我们常常需要请求多个地址,为了保证顺序,引入Promise对象和Generator生成器函数,看这个简单的栗子:

var urls = ['url1', 'url2', 'url3'];

function* request(urls) {
    urls.forEach(function(url) {
        yield req(url);
    });

//     for (var i = 0, j = urls.length; i < j;   i) {
//         yield req(urls[i]);
//     }
}

var r = request(urls);
r.next();

function req(url) {
    var p = new Promise(function(resolve, reject) {
        $.get(url, function(rs) {
            resolve(rs);
        });
    });

    p.then(function() {
        r.next();
    }).catch(function() {

    });
}

上述代码中forEach遍历url数组,匿名函数内部不能使用yield关键字,改换成注释中的for循环就行了

迭代器

迭代器是访问集合内元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素都被访问一遍后结束。
可以使用工厂函数iter()返回一个迭代器。

>>> iter([1,2,3])
<listiterator object at 0x1100b6a50>
t = func(19)
t.next()

1.3 迭代器

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator,迭代器其内实现了__iter__方法和__next__方法,for循环本质是通过调用可迭代对象的__iter__方法,该方法返回一个迭代器对象,再用__next__方法遍历元素

定义一个迭代器:

class MyRange:
    def __init__(self, end):
        self.index = 0
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index < self.end:
            val = self.index
            self.index  = 1
            return val
        else:
            raise StopIteration()

my_range = MyRange(3)

print([i for i in my_range])

[0, 1, 2]

print([i for i in my_range])

[]

迭代器只能迭代一次,每次调用调用 next() 方法就会向前一步,不能后退,所以当迭代器迭代到最后时,就不可以重复利用,所有需要将迭代器和可迭代对象分开定义

修改上面的可迭代对象:

class MyRange:
    def __init__(self, end):
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return MyIterator(self.end)

class MyIterator:
    def __init__(self, end):
        self.index = 0
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return self    

    def __next__(self):
        if self.index < self.end:
            val = self.index
            self.index  = 1
            return val
        else:
            raise StopIteration()

my_range = MyRange(3)

print([i for i in my_range])

[0, 1, 2]

print([i for i in my_range])

[0, 1, 2]

 

控制生成器

>>> class Bank(): # let's create a bank, building ATMs
...     crisis = False
...     def create_atm(self):
...         while not self.crisis:
...             yield "$100"
>>> hsbc = Bank() # when everything's ok the ATM gives you as much as you want
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])
['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
>>> hsbc.crisis = True # crisis is coming, no more money!
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # it's even true for new ATMs
>>> print(wall_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> hsbc.crisis = False # trouble is, even post-crisis the ATM remains empty
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # build a new one to get back in business
>>> for cash in brand_new_atm:
...      print cash
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
...

生成器可以做很多事情,上面代码展示了如何利用yield控制资源的访问

注意,当函数中出现yield,该函数返回的就是一个生成器。不在是普通函数。

阅读

完全理解 Python 迭代对象、迭代器、生成器
对 Python 迭代的深入研究
Python迭代器和生成器
3. (译)Python关键字yield的解释(stackoverflow)
Python之列表生成式、生成器、可迭代对象与迭代器

1. 声明

Generator的声明方式类似一般的函数声明,只是多了个*号,并且一般可以在函数内看到yield关键字

function* showWords() {
    yield 'one';
    yield 'two';
    return 'three';
}

var show = showWords();

show.next() // {done: false, value: "one"}
show.next() // {done: false, value: "two"}
show.next() // {done: true, value: "three"}
show.next() // {done: true, value: undefined}

如上代码,定义了一个showWords的生成器函数,调用之后返回了一个迭代器对象(即show)

调用next方法后,函数内执行第一条yield语句,输出当前的状态done(迭代器是否遍历完成)以及相应值(一般为yield关键字后面的运算结果)

每调用一次next,则执行一次yield语句,并在该处暂停,return完成之后,就退出了生成器函数,后续如果还有yield操作就不再执行了

yield

Yield有点像return,不同的是yield会返回一个生成器

>>> def createGenerator():
...     mylist = range(3)
...     for i in mylist:
...         yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # create a generator
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

上面的这个例子没有什么用,但是当你知道返回数据量很大而且只会被用到一次时,yield关键词就很有用了。
要理解yield,你必须了解当返回生成器的函数被调用时,里面的代码实际上并没有运行。这个函数只是返回了一个生成器的对象。这有点让人难以理解。

在for循环中,这个生成器才会被使用到。

现在进入困难的部分:
for循环中,生成器第一次被调用到时,返回这个生成器的函数会顺序执行到yield部分,然后返回这个循环的第一个值。每次调用到生成器,都会执行函数中的循环一次,然后返回下一个值,直到没有值被返回。

当函数不再执行到yield的时候,生成器为空。这可能是循环结束了或者不再满足"if/else"判断。

除了for循环取值,你也可以通过next()来取下一个值。

1.2 可迭代对象

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable,可迭代对象一般都实现了__iter()__方法,可迭代对象通过其内建的方__iter()__返回一个迭代器对象。

a_iterable = [1, 2, 3]

a_iterator = iter(a_iterable)  # 将可迭代对象转化为迭代器

next(a_iterator)

1

next(a_iterator)

2

next(a_iterator)

3

一、简单使用

生成器

生成器是迭代器的一种,但是只能被迭代一次。这是因为生成器并不会将所有的数据存在内存里,而是在用到的时候生成数据。

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

上面用[]生成了一个迭代器,而这里用()生成了一个生成器。
但是再执行

for i in mygenerator:
    print(i)

不会有任何输出,因为生成器只能使用一次。之前一次遍历中,生成器计算的到0,不存储,然后计算得到1,不存储,最后计算得到4。

 

关于生成器的思考

(瞎掰的。。。。)生成器到底起到什么吗作用呢,就算生成一个生成器对象,而生成器对象一定是一个迭代器,所以可以这么说,生成器返回了一个可以用for循环遍历所以子项,可以用next()方法访问下一个子项,可以在访问时动态的生成数据而节省内存的对象。

 

可迭代对象

python中,一般能够被for循环遍历的对象就是可迭代对象。
拥有__iter__()方法的对象称之为可迭代对象,__iter__()方法返回一个迭代器。

是可以迭代的,但是你 只可以读取它一次 ,因为它并不把所有的值放在内存中,它是实时地生成数据:

1.迭代

在理解生成器之前,先理解迭代。

4. for...of循环代替.next()

除了使用.next()方法遍历迭代器对象外,通过ES6提供的新循环方式for...of也可遍历,但与next不同的是,它会忽略return返回的值,如

function* showNumbers() {
    yield 1;
    yield 2;
    return 3;
}

var show = showNumbers();

for (var n of show) {
    console.log(n) // 1 2
}

此外,处理for...of循环,具有调用迭代器接口的方法方式也可遍历生成器函数,如扩展运算符...的使用

function* showNumbers() {
    yield 1;
    yield 2;
    return 3;
}

var show = showNumbers();

[...show] // [1, 2, length: 2]

迭代器

当你生成了一个list,可以一个接一个地访问这个list中的元素,这种行为被称为迭代。

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:
...     print(i)
0
1
4

上面代码中的mylist就是一个迭代器。list类型是可迭代的。

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:
...     print(i)
0
1
4

在python中可以通过"for... in ..."这种方式遍历的都是迭代器,像lists,strings,files...

迭代器是很好用的,因为你可以很方便地遍历其中的元素。但是这些数据都是存在内存里的,当数据量非常大时,这种方式就不是非常理想了。

yield是一个特殊的return?

5. 更多使用

澳门新濠3559,更多使用可参考 MDN - Generator

Itertools-最好的朋友

itertools模块中有很多控制生成器的方法。

看下面的例子,看看四匹马赛跑可能的顺序组合

>>> horses = [1, 2, 3, 4]
>>> races = itertools.permutations(horses)
>>> print(races)
<itertools.permutations object at 0xb754f1dc>
>>> print(list(itertools.permutations(horses)))
[(1, 2, 3, 4), 
(1, 2, 4, 3), 
(1, 3, 2, 4), 
(1, 3, 4, 2), 
(1, 4, 2, 3), 
(1, 4, 3, 2), 
(2, 1, 3, 4), 
(2, 1, 4, 3), 
(2, 3, 1, 4), 
(2, 3, 4, 1), 
(2, 4, 1, 3), 
(2, 4, 3, 1), 
(3, 1, 2, 4), 
(3, 1, 4, 2), 
(3, 2, 1, 4), 
(3, 2, 4, 1), 
(3, 4, 1, 2), 
(3, 4, 2, 1), 
(4, 1, 2, 3), 
(4, 1, 3, 2), 
(4, 2, 1, 3), 
(4, 2, 3, 1), 
(4, 3, 1, 2), 
(4, 3, 2, 1)]

答案:可以理解yield是一个生成器;

系列文章 -- ES6笔记系列

Yield

 

 

正文

在stackoverflow中见到这样一个问题 What does the "yield" keyword do in python

其中排名最高的回答对我有很大帮助,因此将其翻译下来分享给大家答案。
一下是译文:

要理解什么是yield关键字,必须要理解什么是生成器,而要理解生成器,首先要理解什么是迭代器

 

3. next()调用中的传参

参数值有注入的功能,可改变上一个yield的返回值,如

function* showNumbers() {
    var one = yield 1;
    var two = yield 2 * one;
    yield 3 * two;
}

var show = showNumbers();

show.next().value // 1
show.next().value // NaN
show.next(2).value // 6

第一次调用next之后返回值one为1,但在第二次调用next的时候one其实是undefined的,因为generator不会自动保存相应变量值,我们需要手动的指定,这时two值为NaN,在第三次调用next的时候执行到yield 3 * two,通过传参将上次yield返回值two设为2,得到结果

另一个栗子:

由于ajax请求涉及到网络,不好处理,这里用了setTimeout模拟ajax的请求返回,按顺序进行,并传递每次返回的数据

 1 var urls = ['url1', 'url2', 'url3'];
 2 
 3 function* request(urls) {
 4     var data;
 5 
 6     for (var i = 0, j = urls.length; i < j;   i) {
 7         data = yield req(urls[i], data);
 8     }
 9 }
10 
11 var r = request(urls);
12 r.next();
13 
14 function log(url, data, cb) {
15     setTimeout(function() {
16         cb(url);
17     }, 1000);
18     
19 }
20 
21 
22 function req(url, data) {
23     var p = new Promise(function(resolve, reject) {
24         log(url, data, function(rs) {
25             if (!rs) {
26                 reject();
27             } else {
28                 resolve(rs);
29             }
30         });
31     });
32 
33     p.then(function(data) {
34         console.log(data);
35         r.next(data);
36     }).catch(function() {
37         
38     });
39 }

达到了按顺序请求三个地址的效果,初始直接r.next()无参数,后续通过r.next(data)将data数据传入

澳门新濠3559 2

注意代码的第16行,这里参数用了url变量,是为了和data数据做对比

因为初始next()没有参数,若是直接将url换成data的话,就会因为promise对象的数据判断 !rs == undefined 而reject

所以将第16行换成 cb(data || url);

澳门新濠3559 3

通过模拟的ajax输出,可了解到next的传参值,第一次在log输出的是 url = 'url1'值,后续将data = 'url1'传入req请求,在log中输出 data = 'url1'值

 

澳门新濠3559 4

不同的是执行过程中遇到yield关键字,会阻断,yield 返回的是一个生成器。

基础概念

def func(num):
    n,a,b = 0,0,1
    while num > n:
        yield b  #阻断,返回b
        a,b = b,a   b
        n =1

for i in  func(19): #func(19)是一个生成器,生成器只有调用时执行一次。所以这里用循环
    print i

了解生成器的实现机制

迭代意味着,调用可迭代对象的*iter()方法和迭代器的**next*()方法

有人可能会说,我直接迭代,遍历多好,为什么要用生成器,然后去遍历生成器,这多麻烦。

for循环遍历可迭代对象过程

  1. Python将对关键字in后的对象调用iter函数获取迭代器
  2. 调用迭代器的next方法获取元素,直到抛出StopIteration异常。
  3. 对迭代器调用iter函数时将返回迭代器自身,所以迭代器也可以用于for语句中,不需要特殊处理。
    代码如下
it=iter(lst)
try:
      while True:
          val=it.next()
          print val
except
      StopIteration:
          pass

经常会看见,python函数中带有yield关键字,那么yield是什么,有什么作用?

 

 

作用:遇到yield关键字,函数会直接返回yield值,相当于return;不同的是下次调用的时候会从yield之后的代码开始执行。

然后,每次执行这个函数都会继续执行你在函数内部定义的那个循环的下一次,再返回那个值,直到没有可以返回的。

 

生成器是什么?

写在前言

那么你要了解,list列表,所有数据是存储在内存中的。如果数据量非常大,会非常耗内存。

第一次迭代中你的函数会执行,从开始到达 yield 关键字,然后返回 yield 后的值作为第一次迭代的返回值.

编辑:编程 本文来源:函数会直接返回yield值,ES6笔记系列澳门新濠35

关键词: 澳门新濠3559