python中的yield和return—迭代器和生成器

时间:2022-07-27
本文章向大家介绍python中的yield和return—迭代器和生成器,主要内容包括其使用实例、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。

摘要

yield和return有什么区别?什么事生成器?什么又是迭代器?他们都有什么作用?简单理解的话yield=return,返回函数体处理结果的!yield本身是一个生成器,所以使用return返回的是我们常见的一些object(eg:list、dict、等),使用yield返回的是一个迭代器对象!

yield和return

之前一篇文章【开启Scrapy爬虫之路】中,处理item时,定义函数返回值用的yield,有人问yield是干嘛的,什么意思?

相同点: 都是定义函数过程中返回值

不同点:

  • yield是暂停函数,return是结束函数; 即yield返回值后继续执行函数体内代码,return返回值后不再执行函数体内代码
  • yield返回的是一个迭代器(yield本身是生成器-生成器是用来生成迭代器的);return返回的是正常可迭代对象(list,set,dict等具有实际内存地址的存储对象)
# debug测试
def f1():
    print("第1次暂停")
    yield '第1次访问返回的结果'# yield 暂停函数的调用,返回一个结果
    print("第2次暂停")
    yield '第2次访问返回的结果'
    return 100 # reutrun结束函数的调用
    print('return直接结束,此句不执行')

生成器

如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

yield 返回的是一个生成器(看成迭代器更好理解)

迭代器

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

  • 一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str等;
  • 一类是generator,包括生成器和带yield的generator function

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法:创建迭代器iter() 和 访问迭代器next()。

联系

yield 是一个生成器函数,返回的是一个迭代器(有说法是返回的是生成器,我感觉说成迭代器更适合),

最近思维混乱,然后写了好几篇博客但是感觉都不太好!都变成草稿了,这一篇本来也想存为草稿的,奈何我还是想在“GEEK+”原创·博主大赛挣扎下,所以发出来拉个票,后续那天清醒了再过来修改完善下,麻烦文末投票链接帮忙助力一下

原创不易,谢谢大家支持

再这里列了一些资料,有需要可以自己先研究下!!

【Python3 迭代器与生成器】 【迭代器-百度百科】 【python中yield的用法详解——最简单,最清晰的解释】 【生成器——廖雪峰】 【迭代器——廖雪峰】