Python 用类模拟产量

我有以下

yield

功能：

def yield_numbers(start=1, end=1e6):
    num = start
    while num <= end:
        yield num
        num += 1

使用它：

for i in YieldNumbers(start=1,end=3):
    print (i)
1
2 
3
>>> y=YieldNumbers()
>>> next(y)
1
>>> y.close()
>>> next(y)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 18, in __next__
StopIteration

以产量为单位的i的

（开始=1，结束=3）：
印刷品（一）
1.
2.
3.
>>>y=产量数字（）
>>>下一个（y）
1.
>>>y.关闭（）
>>>下一个（y）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“”，第18行，下一步__
停止迭代

---

这与

yield

的工作原理类似（在最基本的层面上）。如果没有，我在这里错过了什么？再次强调，这并不是要重新发明轮子或使某些东西变得坚固，而是要在概念层面上理解收益率是如何工作的

虽然在您的示例中行为相同，但这与

yield

的工作方式不同。基本上，

yield

暂停生成器函数的执行，并在调用

next

时从同一位置恢复；并且生成器函数开始暂停，因此直到第一次调用

next

时才执行初始代码

将使用

yield

的代码转换为不使用

yield

的代码是可能的，但并非微不足道。为了模拟生成器的工作方式，我们需要实例知道它应该从何处假装“恢复”，所以让我们称之为

resume\u点

。我不关心一些细节，比如将数据发送回生成器、异常处理或关闭；但你明白了

类示例：
定义初始（自我、开始、结束）：
self.start=开始
self.end=结束
self.resume_point=0
定义（自我）：
回归自我
定义下一个（自我）：
如果self.resume_point==0：
#模拟生成器函数的开头
self.num=self.start
#模拟检查“while”循环条件
如果self.num这个问题值得一看：它看起来确实是迭代器协议的一个非常好的实现。也许您可以稍微改进它，使其更为通用，例如，编码一个计数器'n'，它在每次调用uuu next uuu时都会增加，uuu next uu，这样，如果'n'大于结束值，您将提高StopIteration，否则您将使用函数生成关联值。对于这个具体的实现，尽管它实际上是完美的，只是澄清一下--“0”表示生成器的开始，“1”表示在活动执行期间，“2”表示它退出时，对吗？在这个示例中，是的，0表示函数的开始，1表示
产量，2表示结束。对于不同的示例，可能有更多的恢复点，通常每个
收益率都有一个恢复点。
for i in YieldNumbers(start=1,end=3):
    print (i)
1
2 
3
>>> y=YieldNumbers()
>>> next(y)
1
>>> y.close()
>>> next(y)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 18, in __next__
StopIteration