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?1.yield = return + generator

yield是一個返回的是一個生成器對象，是通過next函數一次一次地進行函數地迭代來獲取結果的，而return函數則是將結果返回后，不再與函數有關系了

# #單步生成 # def gererator():#由于yield的存在，使得這個函數是一個生成器print('[gererator]yield執行前')yield 'iterm = 1'#執行到這行代碼后，會將值返回，并且暫停在此，等待下一次next或者send函數的調用，再次從這里繼續運行，注意最后一定需要將結果返回，否則會報錯StopIteration，因為生成器本身就是一個迭代，停止了迭代就會報錯print('[gererator]yield執行后')def main():res = gererator()#獲取生成器對象print(res)#<generator object gererator at 0x0000018503A15930>print(next(res))#運行生成器函數，打印返回的數據if __name__ == '__main__':main() ''' <generator object gererator at 0x0000016197635930> [gererator]yield執行前 iterm = 1'''# #錯誤的示例 def gererator():#由于yield的存在，使得這個函數是一個生成器print('[gererator]yield執行前')yield 'iterm = 1'#執行到這行代碼后，會將值返回，并且暫停在此，等待下一次next或者send函數的調用，再次從這里繼續運行，注意最后一定需要將結果返回，否則會報錯StopIteration，因為生成器本身就是一個迭代，停止了迭代就會報錯print('[gererator]yield執行后')def main():res = gererator()#獲取生成器對象print(res)#<generator object gererator at 0x0000018503A15930>print(next(res))#運行生成器函數，打印返回的數據print(next(res))#再次打印，會報錯，因為上面一行代碼已經將yield運行結束了，所以會使得這行再次運行時，沒有返回，導致停止迭代，出錯print('*****************')if __name__ == '__main__':main()'''從運行的結果可以看出，兩次使用next函數，第一次運行函數，遇到yield停止，第二次繼續在yield處開始運行，但是因為沒有返回，所以代碼停在了生成器中，即停止了迭代，進而在main函數中的 print('*****************')代碼也沒有執行就直接報錯了<generator object gererator at 0x0000019059B95480> Traceback (most recent call last): [gererator]yield執行前File "C:/Users/jinlin/Desktop/python_further_study/基礎回顧（生成器、迭代器等）/生成器（yield）.py", line 39, in <module> iterm = 1main() [gererator]yield執行后File "C:/Users/jinlin/Desktop/python_further_study/基礎回顧（生成器、迭代器等）/生成器（yield）.py", line 35, in mainprint(next(res))#再次打印，會報錯，因為上面一行代碼已經將yield運行結束了，所以會使得這行再次運行時，沒有返回，導致停止迭代，出錯 StopIteration '''# 錯誤的示例修正+send函數使用，send函數可以向生成器中發送數據，由yield接收 def gererator():#由于yield的存在，使得這個函數是一個生成器print('[gererator]yield執行前')res = yield 'iterm = 1'#執行到這行代碼后，會將值返回，并且暫停在此，等待下一次next或者send函數的調用，再次從這里繼續運行，注意最后一定需要將結果返回，否則會報錯StopIteration，因為生成器本身就是一個迭代，停止了迭代就會報錯print('[gererator]yield執行后')print('[generetor]%s'%res)yielddef main():res = gererator()#獲取生成器對象print(res)#<generator object gererator at 0x0000018503A15930>print(next(res))#運行生成器函數，打印返回的數據res.send("【main】這是由send發送給生成器的數據")print('*****************')if __name__ == '__main__':main()''' <generator object gererator at 0x0000021F62065480> [gererator]yield執行前 iterm = 1 [gererator]yield執行后 [generetor]【main】這是由send發送給生成器的數據 ***************** '''import time #指定迭代的最大次數,可以減少內存的占用 def gererator(maxnum):#由于yield的存在，使得這個函數是一個生成器for i in range(1,maxnum):print('************start*****************')yield ('迭代數據%s'%i)print('************end*****************\n\n')time.sleep(0.5)def main():for i in gererator(50):print(i)if __name__ == '__main__':main() ''' ************start***************** 迭代數據1 ************end*****************************start***************** 迭代數據2 ************end*****************************start***************** 迭代數據3 ************end*****************************start***************** 迭代數據4 ************end*****************************start***************** 迭代數據5 ************end*****************************start***************** 迭代數據6 ************end*****************************start***************** 迭代數據7 ************end*****************************start***************** 迭代數據8 ************end*****************************start***************** 迭代數據9 ************end*****************************start***************** 迭代數據10 ************end***************** '''

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2.yield from itermable:通過可迭代對象來構造生成器，可迭代對象一般有：列表、元組、生成器等

def iterator(n=101):#迭代器，生成一個列表，作為可迭代的對象a = []for i in range(1,n):a.append(i)return adef generator():#生成器，根據列表這個可迭代對象來創建生成器a_list = iterator()yield from a_listdef main():#從生成器中打印出數據for i in generator():print(i,end='、')if __name__ == '__main__':main()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的学习笔记(37):Python实战编程-yield实现生成器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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