수익률에 대한 깊은 이해

Yield라는 영어 단어는 Production을 의미합니다. 저는 Python을 처음 접했을 때 매우 혼란스러웠고, Yield를 어떻게 사용하는지 전혀 알지 못했습니다.

저는 다음 예와 같이 Yield를 사용하여 함수의 반환 값에 데이터를 넣을 수 있다는 것을 대략적으로 알고 있습니다.

def addlist(alist):
    for i in alist:
        yield i + 1

alist의 각 항목을 꺼낸 후 i + 1을 삽입합니다. 그런 다음 다음을 호출하여 각 항목을 꺼냅니다.

이것은 실제로 Yield 적용의 예입니다

alist = [1, 2, 3, 4]
for x in addlist(alist):
    print x,

def h():
    print 'To be brave'
    yield 5
h()

m =yield 5

수식(yield 5)의 반환 값이 m에 할당되므로 m = 5라고 생각하는 것은 잘못된 것입니다. 그렇다면 (수율 5)의 반환 값을 얻는 방법은 무엇입니까? 나중에 소개할 send(msg) 메소드를 사용해야 합니다.

3. next() 문을 통해 원리를 살펴보세요

이제 Yield의 작동 원리를 공개하겠습니다. 우리는 위의 h()가 항복 표현식을 가지고 있기 때문에 호출된 후에 실행되지 않았다는 것을 알고 있으므로 next() 문을 통해 실행되도록 했습니다. next() 문은 다음 항복 표현식이 나올 때까지 Generator 실행을 재개합니다. 예:

def h():
    print 'Wen Chuan'
    yield 5
    print 'Fighting!'
c = h()
c.next()

Wen Chuan

Fighting!

추적(가장 최근 호출 마지막):

파일 " /home/evergreen/Codes/yidld.py", 11번째 줄,

에서 send(msg) and next()

next()가 Yield가 포함된 함수를 실행하는 방법을 이해한 후 또 다른 매우 중요한 함수인 send(msg)를 살펴보겠습니다. 실제로 next()와 send()는 어떤 의미에서는 유사한 기능을 가지고 있습니다. 차이점은 send()는 항복 표현식의 값을 전달할 수 있는 반면, next()는 특정 값을 전달할 수 없으며 None만 전달할 수 있다는 것입니다. 따라서

c.next()와 c.send(None)이 동일한 효과를 갖는다는 것을 알 수 있습니다.

이 예를 보세요:

def h():
    print 'Wen Chuan',
    m = yield 5  # Fighting!
    print m
    d = yield 12
    print 'We are together!'
c = h()
c.next()  #相当于c.send(None)
c.send('Fighting!')  #(yield 5)表达式被赋予了'Fighting!'

5. send(msg)와 next()

send(msg)와 next()의 반환 값은 매우 특별합니다. 다음은 항복 표현식의 매개변수입니다. 예를 들어, 생산량이 5이면 5가 반환됩니다. 여기서 뭔가 이해가 되셨나요? 이 기사의 첫 번째 예에서는 alist의 for i를 통해 Generator를 순회함으로써 alist.Next()가 실제로 매번 호출되고, 매번 alist.Next()의 반환 값은 Yield의 매개 변수입니다. 우리는 그것이 뭔가가 눌려져 있다고 생각하기 시작합니다. 위의 예를 계속 진행해 보겠습니다.

def h():
    print 'Wen Chuan',
    m = yield 5  # Fighting!
    print m
    d = yield 12
    print 'We are together!'
c = h()
m = c.next()  #m 获取了yield 5 的参数值 5
d = c.send('Fighting!')  #d 获取了yield 12 的参数值12
print 'We will never forget the date', m, '.', d

6 .throw() 및 close()는 Generator를 중단합니다

Generator를 중단하는 것은 매우 유연한 기술입니다. GeneratorExit 예외를 발생시켜 Generator를 종료할 수 있습니다. Close() 메서드에는 실제로 내부적으로 throw(GeneratorExit)를 호출하는 것과 동일한 기능이 있습니다. 살펴보겠습니다:

def close(self):
    try:
        self.throw(GeneratorExit)
    except (GeneratorExit, StopIteration):
        pass
    else:
        raise RuntimeError("generator ignored GeneratorExit")
# Other exceptions are not caught