Python的行为&x27；s"；“收益率”；

我正在阅读python中的

yield

关键字，并试图理解如何运行此示例：

def countfrom(n):
    while True:
        print "before yield"
        yield n
        n += 1
        print "after yield"

for i in countfrom(10):
    print "enter for loop"
    if i <= 20:
        print i
    else:
        break

看起来yield将返回指定的值，并将继续运行函数直到结束（可能是在并行线程中）。我的理解正确吗

---

如果您能回答这个问题而不提及“生成器”，我将不胜感激，因为我试图一次理解一个生成器。

yield语句存储您生成的值，直到再次调用该函数为止。 因此，如果您（使用迭代器）调用该函数，它将再次运行该函数并给出值。

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关键是它知道上次在哪里中断了

你可以把它想象成当遇到屈服的函数时，它只是“暂停”。下次调用它时，它将在

yield

后恢复，保持它离开时的状态

没有，只有一个线程

for循环的每次迭代都会运行

countFrom

函数，直到它产生某个结果或返回。在产生之后，for循环的主体再次运行，然后，当新的迭代开始时，

countFrom

函数恰好从它停止的地方开始，并再次运行，直到产生（或返回）

这个示例的修改版本将有助于更清楚地说明执行的路径

def countfrom(n):
    while n <= 12:
        print "before yield, n = ", n
        yield n
        n += 1
        print "after yield, n = ", n

for i in countfrom(10):
    print "enter for loop, i = ", i
    print i
    print "end of for loop iteration, i = ", i

---

函数

countfrom

不是在并行线程中运行的。这里发生的事情是，每当

for

-construct请求下一个值时，函数将执行，直到它到达

yield

语句。当需要之后的下一个值时，函数将从其停止的位置继续执行

---

虽然您要求不要提及“生成器”，但它们与

收益率

有着密切的联系，因此单独谈论它们是没有意义的。您的

countfrom

函数实际返回的是一个“生成器对象”。它在调用该对象后立即返回该对象，因此函数体根本不会执行，直到有东西（例如

for

-loop）使用其方法

.next（）

从生成器请求值。如果不提及生成器，就无法解释

yield

语句的含义；这就像试图解释什么是石头而不提及岩石。也就是说：yield语句负责将正常函数转换为生成器

虽然您发现这里有很好的文档记录：

…其简要说明如下：

• 调用使用yield语句的函数时，它返回一个“生成器迭代器”，具有

  .next（）

  方法（iterable对象的标准）
• 每次调用生成器的

  .next（）

  方法时（例如，通过使用for循环迭代对象），都会调用函数，直到遇到第一个成品。然后暂停函数执行，并传递一个值作为

  .next（）

  方法的返回值
• 下次调用

  .next（）

  时，函数将继续执行，直到下一次

  产生

  ，等等，直到函数返回某些内容

这样做的一些好处是：

• 更少的内存使用，因为内存只分配给当前生成的值，而不是整个返回值列表（就像返回值列表一样）
• “实时”结果返回，因为它们是生成的，可以在不等待生成结束的情况下传递给调用方（我用它来返回正在运行的进程的输出）

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Python一直运行，直到达到

屈服

，然后停止并冻结执行。它不会继续运行。在下一次调用

countfrom

在不提及发电机的情况下，很容易说这一点，但事实是，产量和发电机是密不可分的。要真正理解它，你必须将它们视为同一个主题

通过以更手动的方式使用示例中的生成器，很容易向自己证明我（和其他人）所说的是正确的

一个函数，

yield

s而不是

return

ing真正返回一个生成器。然后，您可以通过调用

next

来使用该生成器。您感到困惑，因为您的循环正在为您处理背景中的所有内容

在这里，内部构件打开：

def countfrom(n):
    while n <= 12:
        print "before yield, n = ", n
        yield n
        n += 1
        print "after yield, n = ", n


your_generator = countfrom(10)
next(your_generator)
print "see the after yield hasn't shown up yet, it's stopped at the first yield"
next(your_generator)
print "now it woke back up and printed the after... and continued through the loop until it got to back to yield"
next(your_generator)
print "rinse and repeate"

def countfrom（n）：
现在，我想我明白了，
yield
就像一个
return
，它将在下次调用时从
yield
行继续运行？不，但它会知道上次“n”的值是多少。在本例中，它似乎无关紧要，因为您可以将n作为一个参数传递，但稍后它会变得非常有用。我想我误解了您的评论。您的想法是正确的（对不起），看起来这里的生成器有点混乱（我也花了一些时间才完全理解它们）：状态不是在多次调用函数之间保持的，而是在调用返回的生成器对象的.next（）方法之间保持的。当然，这是通过对其返回值进行迭代来完成的。因此，收益率的工作方式类似于
返回
，它将从该行继续，在下次调用时保留该值？不，您不需要再次调用函数来恢复，您必须调用
next（）返回的生成器对象上的
方法。@redShadow但是在我的示例中没有调用
next（）
，那么它是如何恢复的呢？@Tom Brito，
next（）
是由
for
循环在引擎盖下执行的。也就是说，“iterable”对象只是一个具有
next（）
方法的对象，该方法应为其包含的每个项返回一个值，并在最后一个项被删除时引发异常reached@Tom：解释
下一步
需要使用您没有使用的单词
before yield, n =  10
enter for loop, i =  10
10
end of for loop iteration, i =  10
after yield, n =  11
before yield, n =  11
enter for loop, i =  11
11
end of for loop iteration, i =  11
after yield, n =  12
before yield, n =  12
enter for loop, i =  12
12
end of for loop iteration, i =  12
after yield, n =  13

def countfrom(n):
    while n <= 12:
        print "before yield, n = ", n
        yield n
        n += 1
        print "after yield, n = ", n


your_generator = countfrom(10)
next(your_generator)
print "see the after yield hasn't shown up yet, it's stopped at the first yield"
next(your_generator)
print "now it woke back up and printed the after... and continued through the loop until it got to back to yield"
next(your_generator)
print "rinse and repeate"