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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>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...
# coding: utf8def gen(n):for i in range(n):print('yield before')yield iprint('yield after')g=gen(3) # 创建一个生成器print(g.__next__()) # 0print('---')print(g.__next__()) # 1print('---')print(g.__next__()) # 2print('---')print(g.__next__()) # StopIte...
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。 send 上面的例子中,我们只展示了在 yi...
yield中return的作用: 作为生成器,因为每次迭代就会返回一个值,所以不能显示的在生成器函数中return 某个值,包括None值也不行,否则会抛出“SyntaxError”的异常,但是在函数中可以出现单独的return,表示结束该语句。 通过固定长度的缓冲区不断读文件,防止一次性读取出现内存溢出的例子: ...
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 ...
yield n #生成值:n n -= 1 print ('after yield' )上述代码在第一次调用__next__方法时,并不会打印"after yield"。如果一直调用__next__方法,当执行到没有可迭代的值后,程序就会报错:Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration所以一般不会手动的调用__next__方法,...
def decorator(func): def wrapper(): print("Something is happening before the function is called.") func() print("Something is happening after the function is called.") return wrapper@decoratordef say_hello(): print("Hello!")上下文管理器：上下文管理器允许你分配和释放资源。
使用yield 会产生一个生成器对象 用return 将返回当前的第一个值。 generator_expressions = (xforxinrange(10)) generator_expressions <generatorobject<genexpr> at0x0000023F8BC51AF0>sum(generator_expressions)45 AI代码助手复制代码 无限生成器 生成器的另一个常见场景是无限序列生成。在 Python 中,当您使用有...