Das englische Wort yield bedeutet Produktion. Als ich zum ersten Mal mit Python in Berührung kam, habe ich nie herausgefunden, wie man yield verwendet.
Ich weiß nur ungefähr, dass yield verwendet werden kann, um Daten in den Rückgabewert einer Funktion zu stopfen, wie im folgenden Beispiel:
def addlist(alist): for i in alist: yield i + 1
Nehmen Sie jedes Element einer Liste heraus und dann Sachen, die ich + 1 gehe. Nehmen Sie dann jedes Element heraus, indem Sie Folgendes aufrufen:
alist = [1, 2, 3, 4] for x in addlist(alist): print x,
Dies ist tatsächlich ein Beispiel für eine Ertragsanwendung
1 Funktion, die Ertrag enthält
Wenn Sie eine Funktion sehen, die Ertrag enthält, Dies bedeutet, dass diese Funktion bereits ein Generator ist und sich ihre Ausführung stark von anderen gewöhnlichen Funktionen unterscheidet. Zum Beispiel die folgende einfache Funktion:
def h(): print 'To be brave' yield 5 h()
Sie können sehen, dass nach dem Aufruf von h() die print-Anweisung nicht ausgeführt wird! Das ist Yield. Wie lässt sich also die Druckanweisung ausführen? Dies ist das Thema, das später besprochen wird. Durch die anschließende Diskussion und Untersuchung werden Sie verstehen, wie Ertrag funktioniert.
2. yield ist ein Ausdruck
Vor Python 2.5 war yield eine Anweisung, aber jetzt in 2.5 ist yield ein Ausdruck (Ausdruck), wie zum Beispiel:
m = Ertrag 5
Der Rückgabewert des Ausdrucks (Ertrag 5) wird m zugewiesen, daher ist es falsch zu glauben, dass m = 5. Wie erhält man also den Rückgabewert von (Ertrag 5)? Sie müssen die Methode send(msg) verwenden, die später vorgestellt wird.
3. Sehen Sie sich das Prinzip anhand der next()-Anweisung an
Lassen Sie uns nun das Funktionsprinzip von yield enthüllen. Wir wissen, dass unser obiges h() nach dem Aufruf nicht ausgeführt wurde, da es einen Yield-Ausdruck hat, also lassen wir es über die next()-Anweisung ausführen. Die next()-Anweisung setzt die Generatorausführung bis zum nächsten Yield-Ausdruck fort. Beispiel:
def h(): print 'Wen Chuan' yield 5 print 'Fighting!' c = h() c.next()
Nachdem c.next() aufgerufen wurde, beginnt h() mit der Ausführung, bis es auf yield 5 trifft. Das Ausgabeergebnis lautet also:
Wen Chuan
Wenn wir c.next() erneut aufrufen, wird die Ausführung fortgesetzt, bis der nächste Ertragsausdruck gefunden wird. Da es später keine Ausbeute gibt, wird eine Ausnahme ausgelöst:
Wen Chuan Fighting! Traceback (most recent call last): File "/home/evergreen/Codes/yidld.py", line 11, in <module> c.next() StopIteration
4. send(msg) und next()
Nachdem verstanden wurde, wie next() die Funktion mit yield dazu veranlasst ausführen, schauen wir uns eine weitere sehr wichtige Funktion send(msg) an. Tatsächlich haben next() und send() in gewissem Sinne ähnliche Funktionen. Der Unterschied besteht darin, dass send() den Wert des Yield-Ausdrucks übergeben kann, während next() keinen bestimmten Wert übergeben kann, sondern nur None. Daher können wir sehen, dass
c.next() und c.send(None) den gleichen Effekt haben.
Sehen Sie sich dieses Beispiel an:
def h(): print 'Wen Chuan', m = yield 5 # Fighting! print m d = yield 12 print 'We are together!' c = h() c.next() #相当于c.send(None) c.send('Fighting!') #(yield 5)表达式被赋予了'Fighting!'
Das Ausgabeergebnis ist:
Wen Chuan Fighting!
Es sollte daran erinnert werden, dass der erste Anruf Bitte ist Verwenden Sie die Anweisung next() oder send(None). Sie können send nicht zum Senden eines Nicht-None-Werts verwenden, da sonst ein Fehler auftritt, da keine yield-Anweisung zum Empfangen dieses Werts vorhanden ist.
5. Rückgabewerte von send(msg) und next()
send(msg) und next() haben sehr spezielle Rückgabewerte Der folgende Parameter eines Yield-Ausdrucks. Wenn die Ausbeute beispielsweise 5 beträgt, wird 5 zurückgegeben. Hast du hier etwas verstanden? Im ersten Beispiel dieses Artikels wird alist.Next() tatsächlich jedes Mal aufgerufen, indem der Generator für i in alist durchlaufen wird, und der Rückgabewert von alist.Next() ist jedes Mal der Parameter von yield, d. h. wir fangen an zu glauben, dass etwas eingedrückt wird. Fahren wir mit dem obigen Beispiel fort:
def h(): print 'Wen Chuan', m = yield 5 # Fighting! print m d = yield 12 print 'We are together!' c = h() m = c.next() #m 获取了yield 5 的参数值 5 d = c.send('Fighting!') #d 获取了yield 12 的参数值12 print 'We will never forget the date', m, '.', d
Ausgabeergebnis:
Wen Chuan Fighting! We will never forget the date 5 . 12
6. Der Interrupt-Generator throw() und close() ist sehr flexibel Technik zum Beenden des Generators durch Auslösen einer GeneratorExit-Ausnahme. Die Close()-Methode hat die gleiche Funktion. Tatsächlich ruft sie intern throw(GeneratorExit) auf. Mal sehen:
Wenn wir also die Methode close() aufrufen und dann next() oder send(msg) aufrufen, wird eine Ausnahme ausgelöst:def close(self): try: self.throw(GeneratorExit) except (GeneratorExit, StopIteration): pass else: raise RuntimeError("generator ignored GeneratorExit") # Other exceptions are not caught
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Einführung in Yield. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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