2、外部可以通过generator.close()函数手动关闭生成器,此后调用next或者send方法将抛出异常 next与send函数 next函数与send函数很相似,都能获得生成器的下一个yield后面表达式的值,不同的是send函数可以向生成器传参: import time def func(n): for iin range(0, n): arg =yield i print('func:', arg) f ...
生成器对象有两个主要方法:next()和send()。它们的作用和使用场景有所不同。 next() 作用: 从生成器中获取下一个值。 调用:next(generator)或generator.__next__() 使用场景: 当你只需要简单地获取生成器的下一个值时使用next()。 行为: 执行生成器函数的代码直到遇到下一个yield语句,并返回yield语句中指...
next(gen) 发生,x = yield 4 运行。我们打印 4。 x = yield 4 中的 x 等待我们发送某些内容。 gen.send(100) 发生,x 现在是 100。打印 x 是 100。 gen.send(100) 也会自动生成一些内容,因此 x = yield 5 运行,并打印 5。 gen.send('apple') 发生,x 现在是 'apple'。打印 x 是 'apple'。
yield停住。而这时候main里的循环又执行到了next(倒数第一步是send),所以next传递进去的是None,这时候start就被赋值为None了。
在Python 中,生成器(generator)是一种特殊的迭代器,通过yield关键字定义。生成器函数在调用时不会立即执行代码,而是返回一个生成器对象。这个对象实现了迭代器协议,可以逐步执行函数代码。 生成器对象有两个主要方法:next()和send()。它们的作用和使用场景有所不同。
value = yield total if value is not None: total += value # 创建一个生成器对象 acc_gen = accumulator() # 启动生成器 next(acc_gen) # 使用 send() 方法向生成器发送值并获取结果 print(acc_gen.send(1)) # 输出:1
Python学习-yield浅析和send()函数 参考链接: 什么时候在Python中使用yield而不是return 斐波那契(Fibonacci)數列是一个非常简单的递归数列,除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题,许多初学者都可以轻易写出如下函数:...
send() deffoo(): bar_a =yield1bar_b =yieldbar_ayield"最后一个值,再迭代就要报StopIteration了"f = foo()print(f.send(None))# 和next(f)的效果一模一样print(f.send("my lover"))# 覆盖yield 1语句的返回值print(next(f)) >>>1>>>my lover ...
总的来说,send方法和next方法唯一的区别在于:执行send方法会首先把上一次挂起的yield语句的返回值通过参数设定,从而实现与生成器方法的交互。但是需要注意,在一个生成器对象没有执行next方法之前,由于没有yield语句被挂起,所以执行send方法会报错。例如 def MyGenerator(): ...
第一次调用时,请使用next()语句或是send(None),不能使用send发送一个非None的值,否则会出错的,因为没有Python yield语句来接收这个值。 下面说明下send执行的顺序。先记住,n1 = yield r这句话是从右往左执行的。当第一次send(None)(对应11行)时,启动生成器,从生成器函数的第一行代码开始执行,直到第一次...