python生成器中yield和send分析

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python生成器中yield和send分析，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1117字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

生成器

在python中生成器是指用代码实现迭代器的的功能本质还是迭代器，只不过是代码实现迭代器功能。在python中生成器是由函数实现的，通常我们在函数中加入yeild就可以实现生成器。

生成器中yield

#定义一个函数
def func():
    print(111)
    yield  3
    print(222)
g=func()

运行上面代码你会发现函数根本没有执行，因为此时g是一个生成器对象，生成器是不会自己运行的，需要你调用next方法才会运行，并且每次遇到yield就会停止，继续调用next方法才会继续运行直到下一个yield。

def func():
    print(111)
    yield  3
    print(222)
g=func()
print(g.__next__())

运行结果：

可以看打印了111，222并没有打印，说明函数运行到yield就停止了，3是yield的返回值。

总结：

yield的作用主要有两个：1、暂定当前函数的运行。2、可以返回值给调用者

send的用法

send的用法类似于next(）方法都可以使函数继续运行，并且可以传送值给上一个yield

def func1():
    # print(1)
    count = yield 6
    print(count)
    # print(2)
    count1 = yield 7
    print(count1)
    # print(3)
    yield 8

# g = func1()
# next(g)
# # g.send('alex')
# g.send('alex')
# g.send('太白')
# g.send('太白')

总结：

send 与next一样，也是对生成器取值（执行一个yield）的方法。
send 可以给上一个yield 传值。
第一次取值永远都是next。
最后一个yield 永远也得不到send传的值。

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python生成器中yield和send分析全部内容，希望文章能够帮你解决python生成器中yield和send分析所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端