python中yield的理解与使用,python中yield语句的作用
python yield和yield from用法总结
yield 作用：
注：发电机的下一个()方法在python 2中为下一个(),但在python 3中为__下一个_ _()【下一个的前后各是两个下划线】把一个函数变成一个发电机，带有产量的函数不再是一个普通函数。即：一个带有产量的函数就是一个发电机，它和普通函数不同，生成一个发电机看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用下一个()(在为循环中会自动调用下一个())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个产量语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从产量的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被产量中断了数次，每次中断都会通过产量返回当前的迭代值。
产量的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个发电机就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个下一个()的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。
用print实现打印斐波拉切数列 ——基础版
#!/usr/bin/env python# -*-编码： utf-8 -*-def fab(最大):
n，a，b=0，0，1
而n max:
打印(二)
a，b=b，a b
n=n 1 if _ _ name _ _== _ _ main _ _ :
fab(6) # 1 1 2 3 5 8
用yield实现打印斐波拉切数列——升级版
#！/usr/bin/env python# -*-编码： utf-8 -*-def fab(最大):
n，a，b=0，0，1
而n max:
产量b
a，b=b，a b
n=n 1 if _ _ name _ _== _ _ main _ _ :
对于极好的中的n(6): # 1 1 2 3 5 8
打印(n)
如何判断一个函数是否是一个特殊的generator函数
#！/usr/bin/env python# -*-编码： utf-8-*-从检查导入是发电机函数
定义工厂(最大):
n，a，b=0，0，1
而n max:
产量b
a，b=b，a b
n=n 1 if _ _ name _ _== _ _ main _ _ :
f1=fab(3)
#真正的极好的是一个发电机功能
打印(isgeneratorfunction(fab))
#假工厂(3)不是一个发电机功能
# 而晶圆厂(3)是调用极好的返回的一个生成器打印(isgeneratorfunction(fab(3)))
用yield实现大文件读取
#！/usr/bin/env python# -*-编码： utf-8 -*-def读取文件(fpath):
块大小=100
使用打开(fpath， rb )作为f:
而True:
block=f.read(BLOCK_SIZE)
如果块：
屈服块else:
如果_ _ name _ _== _ _ main _ _ :则返回
fpath=/home/exercise-python 3。7 .1/投票/我的站点/我的站点/投票/测试。文本
读取文件(路径)
print(read_gen.__next__())
print(read_gen.__next__())
print(read_gen.__next__())
print(read_gen.__next__())
# for循环会自动调用发电机的__下一个_ _()方法，故输出效果同如上的四个打印[内容较短，4个打印就将测试。文本文件（textfile）中的内容输出完了】对于read_gen:中的数据
打印（数据)
yield 和 yield from 用法对比
使用yield拼接可迭代对象
#!/usr/bin/env python#-*-编码： utf-8-*-if _ _ name _ _== _ _ main _ _ :
astr=ABC
列表=[1,2,3]
adict={name: wangbm ， age: 18}
#生成
阿根=(i for i in range(4，8))
def gen(*args，**kw):
对于args:中的项目
对于：项中的我
产量我
new_list=gen(astr，list，adict，阿根)
打印（列表（新列表))
# [A ， B ， C ，1，2，3 姓名,年龄,4,5,6,7]
使用yield from拼接可迭代对象
#!/usr/bin/env python#-*-编码： utf-8-*-if _ _ name _ _== _ _ main _ _ :
astr=ABC
列表=[1,2,3]
adict={name: wangbm ， age: 18}
#生成
阿根=(i for i in range(4，8))
def gen(*args，**kw):
对于args:中的项目
项目产量
new_list=gen(astr，list，adict，阿根)
打印（列表（新列表))
# [A ， B ， C ，1，2，3 姓名,年龄，4，5，6，7]结论：
通过以上两种方式的对比可以看出，yield from添加了iterable对象后，可以将iterable对象中的每一个元素逐一产出。与Yields相比，代码更简洁，结构更清晰。
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