廖雪峰历时3个月打磨出价值1980的数据分析教程,终终终于免费啦!

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  1. 1. 代码示例
  2. 2. 代码示例
  • 在用DSN分割3D肝脏的时候,如果把数据全部加载到内存的话,内存一下就爆了, 因此用到了yield关键字,它的功能类似于return,但是不同之处在于它返回的是生成器。
  • 生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数,每一个生成器都是一个迭代器(但是迭代器不一定是生成器)。
  • 如果一个函数包含yield关键字,这个函数就会变为一个生成器。
  • 生成器并不会一次返回所有结果,而是每次遇到yield关键字后返回相应结果,并保留函数当前的运行状态,等待下一次的调用。
  • 由于生成器也是一个迭代器,那么它就应该支持next方法来获取下一个值。
  • 通常的for…in…循环中,in后面是一个数组,这个数组就是一个可迭代对象,类似的还有链表,字符串,文件。它可以是mylist=[1, 2, 3],也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。 它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存。
  • 生成器是可以迭代的,但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如mygenerator = (x*x for x in range(3)),注意这里用到了(),它就不是数组,而上面的例子是[]。
  • 我理解的生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法,工作原理就是通过重复调用next()方法,直到捕获一个异常。可以用上面的mygenerator测试。
  • 带有 yield 的函数不再是一个普通函数,而是一个生成器generator,可用于迭代,工作原理同上。
  • yield 是一个类似 return 的关键字,迭代一次遇到yield时就返回yield后面的值。重点是:下一次迭代时,从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行。
  • 简要理解:yield就是 return 返回一个值,并且记住这个返回的位置,下次迭代就从这个位置后开始。
  • 带有yield的函数不仅仅只用于for循环中,而且可用于某个函数的参数,只要这个函数的参数允许迭代参数。比如array.extend函数,它的原型是array.extend(iterable)
  • send(msg)next()的区别在于send可以传递参数给yield表达式,这时传递的参数会作为yield表达式的值,而yield的参数是返回给调用者的值。——换句话说,就是send可以强行修改上一个yield表达式值。比如函数中有一个yield赋值,a = yield 5,第一次迭代到这里会返回5,a还没有赋值。第二次迭代时,使用.send(10),那么,就是强行修改yield 5表达式的值为10,本来是5的,那么a=10
  • send(msg)next()都有返回值,它们的返回值是当前迭代遇到yield时,yield后面表达式的值,其实就是当前迭代中yield后面的参数。
  • 第一次调用时必须先next()send(None),否则会报错,send后之所以为None是因为这时候没有上一个yield(根据第8条)。可以认为,next()等同于send(None)

代码示例

#encoding:UTF-8  
def yield_test(n):  
    for i in range(n):  
        yield call(i)  
        print("i=",i)  
    #做一些其它的事情      
    print("do something.")      
    print("end.")  

def call(i):  
    return i*2  

#使用for循环  
for i in yield_test(5):  
    print(i,",")
  • 结果是:

    >>>   
    0 ,  
    i= 0  
    2 ,  
    i= 1  
    4 ,  
    i= 2  
    6 ,  
    i= 3  
    8 ,  
    i= 4  
    do something.  
    end.  
    >>>
    
  • 理解的关键在于:下次迭代时,代码从yield的下一跳语句开始执行。 for循环就用到了next(),所以到yield能再执行。

代码示例



  • 需要注意的是,在python3.X里面类的迭代器方法next()改名为__next__(),所以在使用yeild的时候,如果是python2.x,用next(),如果是python3.x,用__next__()函数。

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