今日他の同僚のコードを見ていたら、未使用の Python キーワードを見つけました: yield
まず同僚に質問して、彼の話を聞いたのですが、漠然とした、漠然とした印象でした。そこで自分で情報を探してみました。長い間見ていると、徐々に明らかになっていきました。ただし、動作メカニズムとアプリケーションについてはまだ少し混乱しています。さて、最初のコンタクトの印象を書き留めてみましょう。
利回りは単なる発電機です。ジェネレーターは、最後に返されたときの関数本体内の位置を記憶する関数です。ジェネレーター関数の 2 番目 (または n 番目) の呼び出しは、関数の途中にジャンプし、すべてのローカル変数は前の呼び出しから変更されないままになります。
関数に yield が含まれていることがわかります。これは、この関数がすでにジェネレーターであり、その実行が他の通常の関数とは大きく異なることを意味します。
これを見てもまだ混乱するかもしれません。最初にいくつかの例を見てみましょう:
def テスト( data_list ):
data_list の x の場合:
収量 x + 1
データ = [1,2,3,4]
for y in test( data ):
Print y
出力結果は次のとおりです:
2 3 4 5
別の使い方:
ハンドル = テスト(データ)
handle.next() 出力 2
handle.next() 出力 3
handle.next() 出力 4
handle.next() 出力 5
handle.next() はエラーを報告します
これは収量の第一印象にすぎません。ゆっくり調べてみましょう。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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