在生成器中返回:Python 3.3 创新
在以前的 Python 版本中,在同一函数定义中同时使用 return 和ield 会导致在错误中。然而,Python 3.3 引入了重大更改。
请考虑以下代码:
<code class="python">def f(): return 3 yield 2</code>
在此代码中,return 语句出现在yield 语句之前。根据新的行为,“生成器中的 return
当在生成器对象上调用函数 next 时,它会引发一个值为 3 的 StopIteration 异常3,相当于返回3。但是,由于生成器已终止,因此无法直接检索该值。相反,该值可以作为异常对象的 value 属性来访问。
<code class="python">x = f() try: x.__next__() except StopIteration as e: print(e.value) # Outputs 3</code>
此外,如果生成器与yield from 语法一起使用,则它充当返回值。
<code class="python">def g(): x = yield from f() print(x) for _ in g(): pass</code>
在本例中,输出为 1(f 的返回值),但由于生成器已终止,因此不会打印 2。
以上是Python 3.3 中返回内部生成器可以替代引发 StopIteration 异常吗?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

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