英語の yield は生産を意味します。初めて Python に触れたとき、私は非常に混乱し、yield の使い方がわかりませんでした。
次の例のように、 yield を使用して関数の戻り値にデータを詰め込むことができることは大まかに知っています:
def addlist(alist): for i in alist: yield i + 1
alist の各項目を取り出し、 i + 1 を詰めます。そこに。次に、呼び出して各項目を取り出します:
alist = [1, 2, 3, 4] for x in addlist(alist): print x,
これは実際に yield アプリケーションの例です
1. yield を含む関数
を含む関数が表示された場合、この関数はすでにジェネレーターであることを意味します。他の通常の関数とは大きく異なります。たとえば、次の単純な関数:
def h(): print 'To be brave' yield 5 h()
h() を呼び出した後、print ステートメントが実行されていないことがわかります。これは yield ですが、print ステートメントを実行するにはどうすればよいでしょうか?これについては後で説明します。この後の議論と検討を通じて、収量がどのように機能するかが理解できるようになります。
2. Yield は式です
Python 2.5 より前では、yield はステートメントでしたが、Python 2.5 では、yield は次のような式 (Expression) になりました。
m = yield 5
expression (yield 5 )は m に代入されるため、m = 5 と考えるのは間違いです。では、戻り値 (yield 5) を取得するにはどうすればよいでしょうか?後で紹介する send(msg) メソッドを使用する必要があります。
3. next() ステートメントを通して原理を見てみましょう
それでは、収量の動作原理を明らかにしましょう。上記の h() は、yield 式を持っているため、呼び出された後に実行されなかったことがわかっているため、next() ステートメントを通じて実行させます。 next() ステートメントは、次の yield 式までジェネレーターの実行を再開します。例:
def h(): print 'Wen Chuan' yield 5 print 'Fighting!' c = h() c.next()
c.next() が呼び出された後、h() は yield 5 に到達するまで実行を開始します。そのため、出力結果は次のようになります:
Wen Chuan
c.next() を再度呼び出すと、実行は次のようになります。次の yield 式が見つかるまで続行します。後で利回りがないため、例外がスローされます:
Wen Chuan
Fighting!
Traceback (most last call last):
File "/home/evergreen/Codes/yidld.py", line 11, in
c.next()
StopIteration
4. send(msg) と next()
next() によって、yield を含む関数がどのように実行されるかを理解した後、別の非常に重要な関数 send(メッセージ)。実際、 next() と send() は、ある意味では同様の関数を持っています。違いは、send() は yield 式の値を渡すことができるのに対し、next() は特定の値を渡すことができず、None のみを渡すことができるということです。したがって、
c.next() と c.send(None) は同じ効果があることがわかります。
この例を見てください:
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!'
出力結果は次のとおりです:
Wen Chuan Fighting!
初めて呼び出すときは、next() ステートメントまたは send(None) を使用してください。 use send None 以外の値を送信します。送信しないと、この値を受け取る yield ステートメントがないため、エラーが発生します。
5. send(msg) と next() の戻り値
send(msg) と next() の戻り値は、次の yield 式のパラメーターを返します。たとえば、yield 5 の場合、5 が返されます。ここで何か理解できましたか?この記事の最初の例では、alist の for i を介してジェネレーターをトラバースすることにより、alist.Next() が実際に毎回呼び出され、毎回の alist.Next() の戻り値が yield のパラメーターになります。何かが押し込まれているのではないかと思い始めます。上記の例を続けてみましょう:
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
出力結果:
Wen Chuan Fighting!
日付は決して忘れません 5. 12
6. throw() と close() がジェネレーターを中断します
ジェネレーターを中断するのは次のとおりです。 GeneratorExit 例外をスローしてジェネレーターを終了する非常に柔軟な手法です。実際、Close() メソッドには同じ機能があり、内部で throw(GeneratorExit) を呼び出します。見てみましょう:
def close(self): try: self.throw(GeneratorExit) except (GeneratorExit, StopIteration): pass else: raise RuntimeError("generator ignored GeneratorExit") # Other exceptions are not caught
したがって、close() メソッドを呼び出してから next() または send(msg) を呼び出すと、例外がスローされます:
Traceback (most recent call last): File "/home/evergreen/Codes/yidld.py", line 14, in <module> d = c.send('Fighting!') #d 获取了yield 12 的参数值12 StopIteration

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
