python的英文发音,python发音的英文名字

　　带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器）

　　Fab (max): n n，a，b=0，0，1 while max: yield b # yield # printba，b=b，an=n1 for infab(5):打印产量

　　调用fab(5)并不执行fab函数，而是返回一个iterable对象。

　　当执行for循环时，每个循环将执行fab函数内部的代码。当执行以产生b时，fab函数将返回迭代值。在下一次迭代中，代码将从Yield B的以下语句继续执行。

　　另一方面，函数的局部变量看起来和上次中断执行前完全一样。因此，函数会继续执行，直到再次遇到yield。

　　您也可以手动调用fab(第五个中的下一个)方法。这是因为fab) (next)是一个带有方法的生成器对象。这样fab的执行流程会更清晰。

　　F=fab(5) f.next)、1 f.next)、1 f.next)、2 f.next)、3 f.next)、5 f.next)、traceback)，循环的mostrecentcallllllet不需要处理StopIteration异常，循环正常结束。

　　结论：

　　带yield的函数是一个生成器。与普通函数不同，生成器看起来像一个函数调用，但在调用(next())之前不会执行函数代码。for循环中的Automatically next)))))在被调用后执行。执行过程遵循函数的过程，但每次执行yield语句时，都会中断并返回迭代值，然后在下一次执行中从yield的下一条语句继续。在正常运行期间，该功能似乎被yield中断了几次。Yield将在每次中断时返回当前迭代值。

　　良品率优势明显。将函数改写成生成器，可以获得迭代能力。与将状态保存在类的一个实例中，然后计算下一个的值相比)，代码简洁，执行过程异常清晰。

　　如何判断一个函数是不是特殊的生成函数？Isgeneratorfunction可用于确定以下内容：

　　请注意区分frominspecimportsgenerator FunctionalisGenerator Function(fab)true fab和fab )5)。Fab是生成函数，fab )5)是

　　Importtypesisinstance(fab，types。GeneratorType) fab )5)，类型。GeneratorType)真实fab不能重复。

　　FromcollectionImportIterability(fab，Iterable) false isinstance (fab))，iterable) true每次调用fab函数时，都会出现一个新的generatiner。

　　f1=fab(3) f2=fab(5)5) print f1:，f1.next ) ) f1: 1 print f2:，F2 . next)f 233601 print f 1360 F2 . next)F2:f1 . next(f1:1 print)F2:)、f2.next ) (f2:1print ) f1:)、f1.next ) f1:2print

　　在生成器函数中，如果没有返回，将默认执行该函数，直到函数完成。如果在执行过程中出现返回，将直接抛出StopIteration以终止迭代。

　　另一个例子

　　yield的另一个例子来自文件读取。直接在file对象上调用read()方法会导致不可预知的内存消耗。一个好的方法是使用固定长度的缓冲区不断地读取文件的内容。使用yield，不需要创建迭代类来读取文件，这使得读取文件变得很容易。

　　defread _ file(Fpath):block _ size=1024 with open)Fpath， Rb )ASF:while true:block=f . read)block

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