Python中yield、xrange、生成器概念
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2020-12-21
09:21:25
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Python中中yield、、xrange、生成器概念、生成器概念
概述概述
要理解yield，需要先理解生成器；
要理解生成器，需要先理解迭代。
逐个获取元素的过程，就是迭代迭代。
函数中的函数中的return
函数必须有一个返回值列于return之后，标志着函数的结束。一旦结束，那么这个函数中产生的一切变量都会被消除。
其一个扩展功能：暂停函数，并返回当前坐在地方的值，当接收到继续的命令时继续向前。换个角度说，就是return返回一个
值，并且记住这个返回的位置。
range()函数函数
*range()*函数干的事情描述为：先给一个数，当消化完之后，再在前一个数的基础上拿出另一个数。
range()
函数的缺点是，会先生成一个
list，然后从这个list第一个开始向后一个一个给出。生成list过程存在风险：如果数据量特
别大，这个list就太大了。*xrange()*应运而生。
xrange()是一个生成器（内部就包含了yield）。
生成器，可以看作一个能够生成你所需要序列的函数。满足一种场景：记住当前的数、当前的地址，查看这个数是否符合要
求，如果不符合，就继续从这个数、这个地址基础上计算下一个数。
yield
yield的用法起源于对一般function中return的扩展。
yield的作用就是把一个函数变成一个generator，Python解释器会把带有yield的函数视为一个generator。
def function_name():
print('函数内容')
yield # 只要yield出现在函数内部，这个函数就被视为一个generator
当采用yield，一个函数function_name被转化成generator之后，这个function_name就可以被用于for item in function_name语
句上。
function与generator的区别，在于*next()
和
send()*这两个函数。
简单理解，用生成器做迭代，只需要一个一个往后走，不需要像range()一样先建立一个可能很大而无用的索引。
Reference
python 中 yield 用法的总结
Improve Your Python: ‘yield’ and Generators Explained
作者：Quant_Learner
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