Pythonの収量と使用方法からの収量の概要と詳細な説明

                                                       

#Python yield と yield from

#yield 関数の使用法の概要:

注:

ジェネレーターの next() メソッドは、Python 2 では next() ですが、Python 3 では __next__() [next の前後には 2 つのアンダースコアが続きます] 関数をジェネレーターに変える yield を備えた関数は、もはや普通の関数ではありません。つまり: yield を持つ関数はジェネレーターです。通常の関数とは異なります。ジェネレーターの生成は関数呼び出しのように見えますが、 next() が呼び出されるまで関数コードは実行されません (関数は自動的に呼び出されます)。 for ループ next()) が実行を開始します。実行フローは関数の流れに従って実行されますが、yield 文が実行されるたびに中断されて反復値が返され、次の実行は次の yield 文から継続されます。通常の実行中に関数が yield によって数回中断され、各中断が yield を通じて現在の反復値を返しているように見えます。

yield の利点は明白です。関数をジェネレーターとして書き直すことで、反復処理が可能になります。クラスのインスタンスを使用して状態を保存し、次の next() の値を計算するのと比較すると、 、コードが簡潔であるだけでなく、実行プロセスもより単純であり、非常に明確です。

print を使用してフィボナッチ数列を出力する - 基本バージョン

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-def fab(max):
    n , a, b = 0, 0 , 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    fab(6)  # 1 1 2 3 5 8

yield を使用してフィボナッチ数列を出力する - アップグレード バージョン

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-def fab(max):
    n , a, b = 0, 0 , 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    for n in fab(6): # 1 1 2 3 5 8
        print(n)

関数が特殊なジェネレーター関数かどうかを判断する方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-from inspect import isgeneratorfunction

def fab(max):
    n , a, b = 0, 0 , 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    f1 = fab(3)
    # True fab是一个generator function
    print(isgeneratorfunction(fab))

    # False fab(3)不是一个generator function
    # 而fab(3)是调用fab返回的一个generator    print(isgeneratorfunction(fab(3)))

#yield を使用して大きなファイルを読み取る

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-def read_file(fpath):
    BLOCK_SIZE = 100
    with open(fpath, "rb") as f:
        while True:
            block = f.read(BLOCK_SIZE)
            if block:
                yield block            else:
                returnif __name__ == '__main__':
    fpath = "/home/exercise-python3.7.1/vote/mysite/mysite/polls/test.txt"
    read_gen = read_file(fpath)

    print(read_gen.__next__())
    print(read_gen.__next__())
    print(read_gen.__next__())
    print(read_gen.__next__())

    # for循环会自动调用generatr的__next__()方法，故输出效果同如上的4个print  【内容较短，4个print就将test.txt中的内容输出完了】    for data in read_gen:
        print(data)

yield と yield from の使用法の比較

yield を使用して反復可能オブジェクトを結合する

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-if __name__ == '__main__':
    astr = "ABC"
    alist = [1, 2, 3]
    adict = {"name": "wangbm", "age": 18}
    # generate
    agen = (i for i in range(4, 8))

    def gen(*args, **kw):
        for item in args:
            for i in item:
                yield i

    new_list = gen(astr, alist, adict, agen)
    print(list(new_list))
    # ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]

yield from を使用して反復可能オブジェクトを結合する反復オブジェクト

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-if __name__ == '__main__':
    astr = "ABC"
    alist = [1, 2, 3]
    adict = {"name": "wangbm", "age": 18}
    # generate
    agen = (i for i in range(4, 8))

    def gen(*args, **kw):
        for item in args:
            yield from item

    new_list = gen(astr, alist, adict, agen)
    print(list(new_list))
    # ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]

結論:

上記 2 つの方法を比較すると、 yield from の後に反復可能オブジェクトを追加すると、反復可能オブジェクト内の各項目を 1 つずつ変換できることがわかります。 yield と比較すると、コードはより簡潔になり、構造がより明確になります。
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Python ビデオ チュートリアル

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