主要涉及__iter__()方法(返回迭代器自身)和__next__()方法(返回下一个值或引发StopIteration)。 2.3.2 yield如何实现迭代器协议 yield关键字自动实现了迭代器协议的细节。当函数中包含yield时,Python会将其转换为一个特殊的迭代器类型,该类型自动包含了__iter__()和__next__()方法。这意味着,任何生成器函数...
在循环期间,每次执行yield语句时,代码都会暂停;调用.next()继续从上一时间中断的地方继续执行函数。 StopIteration异常是完全正常的;这是生成器传达它们已经完成的方式。一个for循环寻找这个异常来结束循环: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>foriinlooping(3):...print(i)...012 通过上...
1、对于生成器,当调用函数next(generator)时,将获得生成器yield后面表达式的值; 2、当生成器已经执行完毕时,再次调用next函数,生成器会抛出StopIteration异常 扩展: 1、当生成器内部执行到return语句时,自动抛出StopIteration异常,return的值将作为异常的解释 2、外部可以通过generator.close()函数手动关闭生成器,此后调用...
yield关键字与return类似,都是执行结果返回,但是return一般为处理完成后返回全部结果,而yield则是在处理过程中暂停当前的运行状态并返回一个结果,且在下次执行时接着上次的执行结果继续执行,内存消耗相对少。 与yield的next函数相关的还有一个send函数 send函数 与next函数功能类似,但send函数可以修改yield 的返回值 def...
生成器和yield 生成器其实是一种特殊的迭代器,但是不需要像迭代器一样实现__iter__和__next__方法,只需要使用关键字yield就可以。 我们来实现一个同样的斐波那契数列,但这次使用的是生成器 def fib(): prev, curr = 0, 1 while True: yield curr curr, prev = prev + curr, curr f = fib() for i...
当函数执行结束时,generator 自动抛出 StopIteration 异常,表示迭代完成。在 for 循环里,无需处理 StopIteration 异常,循环会正常结束。 我们可以得出以下结论: 一个带有 yield 的函数就是一个 generator,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用 next()(在 for ...
（2）对于yield得到的生成器，当调用方法next时，将获取生成器yield后边表达式的值；当执行完最后一次循环后，结束yield语句；此时，如果继续调用next方法，生成器会抛出StopIteration异常。代码块示例如下：deffunc():foriinrange(, 2):yieldif = func()print(next(f))print(next(f))print(next(f))运行结果：当...
append(next(fib_gen)) except StopIteration: # 当生成器耗尽时,捕获StopIteration异常 pass fib_numbers [0, 1, 1, 2, 3] 复杂的例子 这个例子生成了一个斐波那契序列,这是一个更复杂的场景,其中每个数字都是前两个数字的和。这里,yield使我们能够一次生成序列中的一个数字,而不是一次性计算整个序列。 def...
>>> s.__next__()after yieldbefore yield2>>> s.__next__()after yieldbefore yield1>>> s.__next__()after yieldTraceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration 通过上面的继续操作，我们可以看到每次遇到 yield 的时候都会返回值，并且暂停，下次再执行...
在循环期间,每次执行yield语句时,代码都会暂停;调用.next()继续从上一时间中断的地方继续执行函数。 StopIteration异常是完全正常的;这是生成器传达它们已经完成的方式。一个for循环寻找这个异常来结束循环: AI检测代码解析 >>>foriinlooping(3):...print(i)...012 ...