収量キーワードはPythonでどのように機能しますか

収量キーワードは、ジェネレーター関数を定義するために使用されるため、実行と値を1つずつ返すことができ、一時停止から回復できます。ジェネレーター関数はジェネレーターオブジェクトを返し、怠zyな評価特性を持ち、メモリを保存できます。大規模なファイル、ストリーミングデータ、無限のシーケンスなどのシナリオを処理するのに適しています。ジェネレーターは、次の（）とループをサポートするが、巻き戻すことはできず、再び反復するために再現する必要があるイテレーターです。

Pythonのyieldキーワードは、ジェネレーターオブジェクトを返す特別な種類の関数であるジェネレーター関数を定義するために使用されます。値を返して終了する通常の関数とは異なり、ジェネレーター関数は実行を一時停止し、値を返すことができ、後で中断した場所から再開できます。

これがどのように機能しますか：

1. yield関数をジェネレーターに変えます

関数内でyieldを使用すると、その関数はジェネレーター関数になります。それを呼び出すことはすぐに機能を実行しません - 代わりに、繰り返すことができるジェネレーターオブジェクトを返します。

 def count_up_to（max）：
    count = 1
    while count <= max：
        降伏数
        count = 1

＃これはまだ機能を実行していません
counter = count_up_to（3）

＃ここで反復します
カウンターの番号の場合：
    print（number）＃出力：1、2、3

yieldが発生するたびに、関数は一時停止し、その状態（ローカル変数のように）を節約し、生成価値を返します。次回はnext()が発電機で呼び出されると、 yield直後から再開されます。

2。怠zyな評価：値はオンデマンドで生成されます

ジェネレーターは、必要な場合にのみ、一度に1つずつ価値を生成します。これは、特に大規模なデータセットまたは無限シーケンスでは、メモリ効率が高くなります。

 def infinite_counter（）：
    num = 1
    本当です：
        収量数
        num = 1

gen = infinite_counter（）
印刷（次（gen））＃1
印刷（次（gen））＃2
印刷（次（gen））＃3

これは、リストを返す通常の関数で動作することはありません。メモリに無限の値を作成しようとします。しかし、 yieldとともに、それは一度に1つを生成します。

3。 returnからのyield違い

• return値を送信し、関数を永続的に終了します。
• yield値を送り返しますが、関数を一時停止し、次の呼び出しのために状態を保存します。

 def simple_generator（）：
    「最初」を獲得する
    「2番目」を獲得する
    「3番目」を獲得する

gen = simple_generator（）
print（next（gen））＃first
print（next（gen））＃second
print（next（gen））＃3番目
＃print（next（gen））＃停止を上げます

next()コールは、次のyieldまで関数を再開します。

4.実際のユースケース

• 大きなファイルの処理：すべてをメモリにロードせずに行ごとに読み取ります。
• ストリーミングデータ：APIまたはセンサーから一度に1つずつ値を生成します。
• 無限シーケンス：フィボナッチ、カウンターなどのように。
• パイプライン：効率的なデータ処理用のチェーンジェネレーター。

例：大きなファイルを効率的に読み取ります

def read_large_file（file_path）：
    open（file_path）がfとして：
        Fのラインの場合：
            派生line.strip（）

このようにして、一度に1つのラインのみがメモリになっています。

5.ジェネレーターオブジェクトは反復因子です

ジェネレーターはイテレーターなので、サポートしています。

• next() - 次の値を取得します
• ループfor - 反復を自動的に処理します
• 疲れ果てたときにStopIteration引き起こします

発電機を「巻き戻す」ことはできません。一度それを経験したら、それは完了です。新しいものを作成する必要があります。

要するに、 yieldにより、関数が時間の経過とともに一連の値を生成することができ、実行を一時停止し、実行を回復することができます。これは、ストリームや大規模なデータを扱う際に、メモリ効率の高いクリーンコードを作成するための強力なツールです。

基本的に、 yieldにより機能が中断された場所を思い出します。通常の関数は機能しません。

以上が収量キーワードはPythonでどのように機能しますかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。