python之yield和Generator深入解析

时间:2019-09-18
本文章向大家介绍python之yield和Generator深入解析,主要包括python之yield和Generator深入解析使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

首先我们从一个小程序导入,各定一个list,找出其中的素数,我们会这样写

import math
def is_Prims(number):
  if number == 2:
    return True
  //除2以外的所有偶数都不是素数
  elif number % 2 == 0:
    return False
  //如果一个数能被除1和本身之外的数整除,则为合数。其实我们的判定范围到根号n就可以
  for cur in range(2,int(math.sqrt(number))+1,2):
    if number % cur == 0:
      return False
    else:
      return True
def get_Prims(input_list):

  result_list = list()
  for element in input_list:
    if is_Prims(element):
      result_list.append(element)
  return result_list
aa = get_Prims([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print (aa)

但如果我们想给定一个数,然后列出比这个数大的所有素数呢?我们可能这样写:

def get_Prims(number):
  if is_Prims(number):
    return number

但是一旦return函数将控制权交给调用者后彻底结束,任何局部变量和函数工作都被丢弃,下一次调用又会从头开始。因此我们就可以用一下写法:

def get_Prims(number):
  while(True):
    if is_Prims(number):
      yield number
    number += 1
def get_numbers():
  total = list()
  for next_prim in get_Prims(2):
    if next_prim < 100:
      total.append(next_prim)
    else:
      print(total)
      return
get_numbers()

下面解释一下generator函数,一个函数的def代码里包含了yield,函数就自动成为了一个generator函数(及时仍包含有return),generator函数创建generator(一种特殊形式的迭代器,这个迭代器有一个内置__next__()方法),当需要一个值的时候通过yield来产生而不是直接return,因此与一般函数不同的是,此时控制权并未交出。

for循环会隐式的调用next()函数,next()函数负责调用generator中的__next__()方法,此时generator负责返回一个值给任何调用next()的方法,利用yield将此值传回去,相当于return语句。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。