Python “return iterator”和“yield from iterator”之间的差异`

我正在尝试实现自己版本的

itertools.compress

，问题是我偶然发现了返回类型。我的意思是这两个函数都返回一个迭代器，但我认为第二个函数不被认为是生成器函数，因为里面没有yield语句。所以我的问题是，这两种实现是等价的吗

def compress (seq, selectors):
    from operator import itemgetter
    fst = itemgetter (0)
    snd = itemgetter (1)
    yield from map (fst, filter (snd, zip (seq, selectors)))

def compress (seq, selectors):
    from operator import itemgetter
    fst = itemgetter (0)
    snd = itemgetter (1)
    return map (fst, filter (snd, zip (seq, selectors)))

不完全是

来自seq的收益率

相当于seq中i的

：收益率i

---

这意味着您的第一个实现是一个生成器，它根据map（）的结果生成每个项，而您的第二个实现返回map对象。

虽然它们看起来非常相似，甚至与结果一起输出，但它们并不等价

查看这些基本代码示例，将

str

映射到

range（100）

第二个函数返回

map

的实例，它是

迭代器，而不是
生成器

由于第一个函数是
生成器
，因此
的

收益率比

do\u return

import timeit
print(timeit.timeit(do_yield_from))
>>> 0.53931242968009

print(timeit.timeit(do_return))
>>> 1.467075402143485

所以我的问题是，这两种实现是等价的吗

def compress (seq, selectors):
    from operator import itemgetter
    fst = itemgetter (0)
    snd = itemgetter (1)
    yield from map (fst, filter (snd, zip (seq, selectors)))

def compress (seq, selectors):
    from operator import itemgetter
    fst = itemgetter (0)
    snd = itemgetter (1)
    return map (fst, filter (snd, zip (seq, selectors)))

一点也不

yield from

和

return

是两种不同的语法结构

yield from

是在中引入的语法。这叫做发电机授权

PEP 380添加了来自表达式的

收益率，允许生成器将其部分操作委托给另一个生成器。这允许将包含收益率的代码段分解并放入另一个生成器中。此外，允许子生成器返回一个值，并且该值可供委托生成器使用

return
但是具有完全不同的行为：

返回只能以语法嵌套的方式出现在函数定义中，而不能出现在嵌套类定义中

如果存在表达式列表，则对其求值，否则不替换任何表达式列表

return以表达式列表（或
None
）作为返回值保留当前函数调用

基本上，
yield from
等同于
for element in:yield element
，而
return
只返回一个值。
在你的情况下，我相信从

中获得的收益是你想要的。您希望

从
映射
迭代器中产生

值，而不是

返回

迭代器本身。

问题是关于返回迭代器的，因此语句“

返回

将只返回单个值”只是一个技术问题。从外部来看，两者都是等价的。我想严格地说，从@cube的功能来说。但仍然有区别。

compress的
yield from
version返回生成器对象，而
return
version的
compress
返回迭代器对象。正如@Wondercricket在下面指出的，使用
收益率是更有效的选择。因此，至少在这种情况下，我仍然认为有必要澄清两个选项之间的区别。返回的性能差异是否相关？所需的时间相差不到一微秒。迭代时间本身要大得多；如果我们要衡量绩效，我会衡量它。（尽管这种差异可能是不相关的，也是可以忽略的。）我运行了一些测试：迭代器
do_return（）
上的迭代是
import timeit
print(timeit.timeit(do_yield_from))
>>> 0.53931242968009

print(timeit.timeit(do_return))
>>> 1.467075402143485