python中的生成器yield
生成器yield:使用yield语句
可以让函数生成一个结果序列而不仅仅是一个值
def countdow(n): print("Start!"); while n>0: yield n; n -= 1; c = countdow(5); print(c.__next__()) print(c.__next__())
输出结果:
Start! 5 4
__next__()方法使生成器函数一直运行到下一条yield语句为止,此时__next__()方法将返回值传递给了yield并且函数暂时中止执行
再次调用__next__()时 函数继续执行 此过程持续到生成器函数返回结束为止
通常不会手动调用__next__()方法
而是使用循环
for i in countdow(5): print(i);
输出结果:
5 4 3 2 1
生成器是基于处理管道、流或数据流编写程序的一种强大的方式;
如:
def tail(f): for line in f: if not line : #如果 非真 则暂时休眠并且再次尝试 time.sleep(0.1); continue; yield line; # 将获取到的文件中的值 生成一个序列的值 filecount = tail(open('E:/work.txt')); #grep方法 用于在上面方法生成器中查找特定的子字符串 def grep(lines,searchtext): for line in lines: if searchtext in line : yield line; lines = grep(filecount,'tom'); #查找带有tom 的子字符串 for line in lines: print(line);
输出结果:
'tom',120,132
总结:
生成器的作用:当程序运行到yield时 将运行的值
传递给了yield 程序不会输出 可认为在此时程序处于暂停的状态 当使用__next__()方法的时候 函数继续执行
直至再次遇到yield
优点:yield存储的并不是单一的值,而是保存当前的程序执行状态 不用一次计算所有的元素 而是用一次算一次 节省内存空间
以上就是python中的生成器yield的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.

VS Kod adalah nama penuh Visual Studio Code, yang merupakan editor kod dan persekitaran pembangunan yang dibangunkan oleh Microsoft. Ia menyokong pelbagai bahasa pengaturcaraan dan menyediakan penonjolan sintaks, penyiapan automatik kod, coretan kod dan arahan pintar untuk meningkatkan kecekapan pembangunan. Melalui ekosistem lanjutan yang kaya, pengguna boleh menambah sambungan kepada keperluan dan bahasa tertentu, seperti debuggers, alat pemformatan kod, dan integrasi Git. VS Kod juga termasuk debugger intuitif yang membantu dengan cepat mencari dan menyelesaikan pepijat dalam kod anda.

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.
