yield from item new_list=gen(astr, alist, adict, agen) print(list(new_list)) # ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7] 由上面两种方式对比,可以看出,yield from后面加上可迭代对象,他可以把可迭代对象里的每个元素一个一个的yield出来,对比yield来说代码更加简洁,...
使用yield from 实现 my_list=[7,3,5]my_dict={'name':'jaye','age':18}defmy_chain(*args,**kwargs):formy_iterableinargs:yieldfrommy_iterableres=my_chain(my_list,my_dict,range(9,13))print(list(res))#[7,3,5,'name','age',9,10,11,12] 2.打开双向通道,实现生成器的嵌套 yield f...
一. 从列表中yield 语法形式:yield from <可迭代的对象实例> python中的列表是可迭代的, 如果想构造一个生成器逐一产生list中元素,按之前的yield语法,是在生成器内部遍历该list,每一轮用yiled依次产生一个生成的值。 def generator(): for i in range(5): yield i return 'done' 采用yiled from语法,可以这...
简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代...
简单地说,yield from generator。实际上就是返回另外一个生成器。而yield只返回一个元素(即假如yield后面是一个list则返回这个list而不是list里面的元素)。从这个层面来说,有下面的等价关系 yield from iterable # 等价于 for item in Iterable: yield item ...
yield from后面需要加的是可迭代对象,它可以是普通的可迭代对象,也可以是迭代器,甚至是生成器。 简单应用:拼接可迭代对象 我们可以用一个使用yield和一个使用yield from的例子来对比看下。 使用yield # 字符串astr='ABC'# 列表alist=[1,2,3]# 字典adict={"name":"wangbm","age":18}# 生成器agen=(i...
还是刚才那段代码,我们把print改成yield asyncdefmygen(alist):whilelen(alist) >0: c= randint(0, len(alist)-1)yieldalist.pop(c) a= ["ss","dd","gg"] c=mygen(a)print(c) # 可以看出: <async_generatorobjectmygenat 0x02AA7170> ...
要提高 fab 函数的可复用性,最好不要直接打印出数列,而是返回一个 List。以下是 fab 函数改写后的第二个版本: 清单2. 输出斐波那契數列前 N 个数第二版 实例 #!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-deffab(max):n,a,b=0,0,1L=[]whilen<max:L.append(b)a,b=b,a+bn=n+1returnLfornin...
我们可以用一个使用yield和一个使用yield from的例子来对比看下。 使用yield # 字符串astr='ABC'# 列表alist=[1,2,3]# 字典adict={"name":"wangbm","age":18}# 生成器agen=(i for i in range(4,8))def gen(*args, **kw):for item in args:for i in item:yield inew_list=gen(astr, a...
Python生成器函数和yield与from 生成器generator 生成器指的是生成器对象,可以由生成器表达式得到,也可以使用yield关键字得到一个生成器函数,调用这个函数得到一个生成器对象 生成器对象,是一个可迭代对象,是一个迭代器 生成器对象,是延迟计算、惰性求值