单个方法中的顺序 yield 语句

Question

我知道连续写几个 return 语句从来没有用过，因为第二个语句将无法访问，例如：

def return_something():
    return 2
    return "Kolia" # unreachable

但是连续写几个yield语句有什么用呢？

def yield_something():
    yield 3
    yield 4

print(next(yield_something()))
print(next(yield_something()))

>>> 3 
>>> 3

在我看来，我曾在某处看到顺序 yield 的使用，而我的 IDE 并未突出显示它。谁能告诉我顺序 yield 的使用？

Answer 1

以下说明了您示例中顺序产量的使用：

def yield_something():
    yield 3
    yield 4

a = yield_something()
print(next(a))
print(next(a))

输出

3
4

在您的示例中，每次调用 yield_something() 都会创建一个新生成器。使用 a = yield_something() 创建生成器，然后每次需要 yield.

时使用 next()

Answer 2

您总是在使用 yield_something() 时创建一个新的生成器。您应该创建一个生成器：a = yield_something()，然后在那个生成器上调用 next(a)：

def yield_something():
    yield 3
    yield 4

a = yield_something() # Generator
print(next(a)) # 3
print(next(a)) # 4

但通常您会在生成器中定义一个循环来生成 yields:

def yield_something():
    for i in (3,4):
        yield i

或者如果可以计算它们，那么生成器真的很强大，因为它不需要在内存中保存值列表：

def yield_something():
    i = 3
    while i < 5:
        yield i
        i += 1

Answer 3

顺序 yield 可以替代或替换为常量元组中的 yield 值。

for i in (1,7,3,20):
    yield i

# versus

yield 1; yield 7; yield 3; yield 20

或者，您的代码中可能有多个 yield，做不同的事情。我不会将这些 顺序收益 视为更大函数的两个部分：

def unzip_dict(d):
    for k in d.keys():
        yield k
    for v in d.values():
        yield v

Answer 4

是的，甚至还有真实的单词示例。如果您看一下 this prime sieve implementation here on Whosebug，您会发现它使用的是顺序收益率。虽然这是真的，但它只是在这里用作优化。

以下代码来自tzot的回答：

import itertools as it
def erat3( ):
    D = { 9: 3, 25: 5 }
    yield 2
    yield 3
    yield 5
    MASK= 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0,
    MODULOS= frozenset( (1, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29) )

    for q in it.compress(
            it.islice(it.count(7), 0, None, 2),
            it.cycle(MASK)):
        p = D.pop(q, None)
        if p is None:
            D[q*q] = q
            yield q
        else:
            x = q + 2*p
            while x in D or (x%30) not in MODULOS:
                x += 2*p
            D[x] = p

单个方法中的顺序 yield 语句

Sequential yield statements in a single method

python

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