这是我为理解发送方法而写的一个小函数:>>>deftest():...forxinxrange(10):...res=yield...yieldres>>>a=test()>>>next(a)>>>next(a)>>>next(a)>>>next(a)>>>a.send(0)Traceback(mostrecentcalllast):in()StopIteration>>>a=test()>>>a.send(0)Traceback(mostrecentcalllast):in()TypeError:can'tsendnon-Nonevaluetoajust-startedgenerat
使用Python3.4，我在此处得到SyntaxError:invalidsyntax:>>>xlist=[1,2,3,4,5]>>>[yield(x)forxinxlist]SyntaxError:invalidsyntax但这会生成一个生成器对象:>>>[(yield(x))forxinxlist]at0x00000076CC8E5DB0>是否需要在yield周围加上圆括号？ 最佳答案 yieldkeyword可以以两种方式使用:作为语句和作为表达式。最常见的用法是作为生成器函数中的语句，通常单独一行。可以这样使用:yieldy
在下面的示例中，resp.results是一个迭代器。版本1:items=[]forresultinresp.results:item=process(result)items.append(item)returniter(items)版本2:forresultinresp.results:yieldprocess(result)在性能/内存节省方面，在版本1中返回iter(items)是否比简单地返回项目更好/更差？在“PythonCookbook”中，Alex说显式iter()“更灵活但不常使用”，但是返回iter(items)与版本2中的yield的优缺点是什么？此外，对迭代器和
Python3带来了yieldfrom语义。据我所知，它应该屈服于最外层的生成器，在这种情况下，我希望这段代码在N中是线性的。fromcollectionsimportIterabledefflatten(L):foreinL:ifisinstance(e,Iterable):yieldfromflatten(e)else:yieldeN=100L=[-1]foriinrange(N):L=[i,[L],i]foriinrange(100):f=list(flatten(L))print(len(f))如果我设置N=200但是计算时间大约长四倍，这表明flatten是L长度的二次方。我
我将函数f定义为deff(flag):n=10ifflag:foriinrange(n):yieldielse:returnrange(n)但是无论flag是什么，f都会返回一个生成器:>>>f(True)>>>f(False)如果我遍历返回的对象:#printsnormallyforiinf(True):print(i)#doesn'tprintforiinf(False):print(i)看起来f(False)返回一个已经迭代过的生成器。什么原因？谢谢。 最佳答案 包含yield语句的函数总是返回生成器对象。只有当你迭代那个生成
我能否有一个偶尔不产生的上下文管理器，在这种情况下，with语句中的代码根本不会执行？importcontextlib@contextlib.contextmanagerdefMayNotYield(to_yield):ifto_yield:yieldwithMayNotYield(True):print'Thisworks.'withMayNotYield(False):print'Thiserrors.'我可以要求用户用try-catch包装with语句，但这不是首选。我也可以执行以下操作，但它也很丑陋。importcontextlib@contextlib.contextmana
我正在研究制作可迭代对象，我想知道这两个选项中的哪一个更像pythonic/更好的方法，是没有区别还是我对使用yield的想法有误？对我来说，使用yield似乎更干净，而且显然它比使用__next__()更快，但我不确定。classiterable_class():def__init__(self,n):self.i=0self.n=ndef__iter__(self):returnselfdef__next__(self):ifself.i使用yield:classiterable_class_with_generator():def__init__(self,n):self.i=0
我正在考虑更高级的方向以及更难找到解决这个问题的方法。在做出任何决定之前，我想过征求专家的意见来解决这个问题。增强型生成器具有新方法.send()和.throw()，允许调用者传递消息或引发异常到生成器(协程)。来自python文档:这非常方便，尤其是请求生成器处理调用方引发的异常的.throw()方法。请求#1:上述语句的任何示例代码。我没有找到此解释的任何代码片段。但是，我也在考虑相反的问题:生成器是否可以引发异常，将其传递给调用者，让调用者“修复”它，然后继续生成器自己的执行？这就是我想称之为“反向throw”的东西。请求#2:上述语句的任何示例代码。我没有找到此解释的任何代码片
在anotherquestion我得到了一个很好的答案，涉及为中国postman问题生成某些集合。提供的答案是:defget_pairs(s):ifnots:yield[]else:i=min(s)forjins-set([i]):forringet_pairs(s-set([i,j])):yield[(i,j)]+rforxinget_pairs(set([1,2,3,4,5,6])):printx这将输出期望的结果:[(1,2),(3,4),(5,6)][(1,2),(3,5),(4,6)][(1,2),(3,6),(4,5)][(1,3),(2,4),(5,6)][(1,3),(
我写了一个读取txt文件的类。该文件由非空行block组成(我们称它们为“部分”)，由空行分隔:line1.1line1.2line1.3line2.1line2.2我的第一个实现是读取整个文件并返回一个列表列表，即一个部分列表，其中每个部分都是一个行列表。这显然在内存方面很糟糕。所以我将它重新实现为列表生成器，即在每个周期我的类都将内存中的整个部分作为列表读取并生成它。这样比较好，但是在大段的情况下还是有问题。所以我想知道我是否可以将它重新实现为生成器的生成器？问题是这个类非常通用，它应该能够满足这两种用例:读取一个非常大的文件，包含非常大的部分，并且只循环一次。生成器的生成器非常适
