print(next(gen)) # 输出:After yield: 0 \n 1 print(next(gen)) # 输出:After yield: 1 \n 2 在这个例子中,可以看到每当yield语句执行后,函数会暂停并保存当前状态 ,随后可以继续从暂停处执行 ,展示yield的暂停与续行特性。 3、return与yield对比 3.1 执行流程差异 return关键字用于结束函数执行并返回一...
下面我们来将 return 换乘 yield ，再来试试看：>>> defself_yield(n):... print('rocky')... while n > 0:... print('before yield')... yield n... n -= 1... print('after yield')...>>> s = self_yield(3)>>> s.__next__()rockybefore yield3 仔细观察上面的例子...
下面我们来将 return 换乘 yield ,再来试试看: 代码语言:javascript 复制 >>>defself_yield(n):...print('rocky')...whilen>0:...print('before yield')...yieldn...n-=1...print('after yield')...>>>s=self_yield(3)>>>s.__next__()rocky beforeyield3 仔细观察上面的例子你会发现,s ...
下面我们来将 return 换乘 yield ,再来试试看: >>>defself_yield(n):...print('rocky')...whilen>0:...print('before yield')...yieldn...n-=1...print('after yield')...>>>s=self_yield(3)>>>s.__next__()rocky beforeyield3 仔细观察上面的例子你会发现,s = self_yield(n) 并没...
"-> coro1 start")x1=yield12345print("-> coro1 received:",x1)print("-> coro1 done")return...
这就是使用 yield 的作用,在迭代生成器时,每一次执行都可以保留上一次的状态,而不是像普通方法那样,遇到 return 就返回结果,下一次执行只能再次重复上一次的流程。 生成器除了能保存状态之外,我们还可以通过其他方式,改变其内部的状态,这就是下面要讲的 send 和 throw 方法。
生成器可以返回一个值;以前如果在生成器中给 return 语句提供值,会抛出 SyntaxError 异常; 新引入了 yield from 句法,使用它可以把复杂的生成器重构成小型的嵌套生成器,省去了之前把生成器的工作委托给子生成器所需的大量样板代码。 二:用作协程的生成器的基本行为 ...
当然说到生成器,并不仅仅有上面的写法可以写出生成器。在函数中,通过 yield 关键字来代替 return 关键词,也可以生成对应的 generator 生成器。 deftest():foriinrange(5):print('before yield i')yieldiprint('after yield i')a=test()print(type(a))foriina:print(i) ...
main_result=main_func(request,kargs)if(main_result !=None):returnmain_result; after_result=after_func(request,kargs)if(after_result !=None):returnafter_result;returnwrapperreturnouter @Filter(Before, After)defIndex(request,kargs):print'index' ...
# yield after # yield before # 2 # --- # yield after # Traceback (most recent call last): # File "gen.py", line 16, in <module> # print(g.__next__()) # StopIteration # StopIteration 在这个例子中,我们定义了gen方法,这个方法包含了yield关键字。然后我们执行g = gen(3)创建一个生...