coroutine - python - ¿Qué hace la palabra clave "yield"?

python / iterator / generator / yield

¿Cuál es el uso de la palabra clave yield en Python y qué hace?

Por ejemplo, estoy tratando de entender este código 1 :

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild  

Y esta es la persona que llama:

result, candidates = [], [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result

iliketocode



Answer #1
>>> def func():
...     yield 'I am'
...     yield 'a generator!'
... 
>>> type(func)                 # Una función con rendimiento sigue siendo una función
<type 'function'>
>>> gen = func()
>>> type(gen)                  # pero devuelve un generador
<type 'generator'>
>>> hasattr(gen, '__iter__')   # eso es iterable
True
>>> hasattr(gen, 'next')       # y con .next (.__ next__ en Python 3)
True                           # implements the iterator protocol.

El tipo generador es un subtipo de iterador:

>>> import collections, types
>>> issubclass(types.GeneratorType, collections.Iterator)
True

Y si es necesario,podemos comprobar el tipo así:

>>> isinstance(gen, types.GeneratorType)
True
>>> isinstance(gen, collections.Iterator)
True
>>> list(gen)
['I am', 'a generator!']
>>> list(gen)
[]

Tendrás que hacer otro si quieres volver a utilizar su funcionalidad (ver nota 2):

>>> list(func())
['I am', 'a generator!']

Por ejemplo,se pueden obtener datos de forma programada:

def func(an_iterable):
    for item in an_iterable:
        yield item
def func(an_iterable):
    yield from an_iterable
def bank_account(deposited, interest_rate):
    while True:
        calculated_interest = interest_rate * deposited 
        received = yield calculated_interest
        if received:
            deposited += received


>>> my_account = bank_account(1000, .05)
>>> first_year_interest = next(my_account)
>>> first_year_interest
50.0
>>> next_year_interest = my_account.send(first_year_interest + 1000)
>>> next_year_interest
102.5

def money_manager(expected_rate):
    # debe recibir el valor depositado de .send ():
    under_management = yield                   # ceder Ninguno para empezar.
    while True:
        try:
            additional_investment = yield expected_rate * under_management 
            if additional_investment:
                under_management += additional_investment
        except GeneratorExit:
            '''TODO: write function to send unclaimed funds to state'''
            raise
        finally:
            '''TODO: write function to mail tax info to client'''
        

def investment_account(deposited, manager):
    '''very simple model of an investment account that delegates to a manager'''
    # debe poner en cola al administrador:
    next(manager)      # <- igual que manager.send (Ninguno)
    # Aquí es donde enviamos el depósito inicial al administrador:
    manager.send(deposited)
    try:
        yield from manager
    except GeneratorExit:
        return manager.close()  # delegado?

Y ahora podemos delegar la funcionalidad a un subgenerador y puede ser utilizado por un generador igual que el anterior:

my_manager = money_manager(.06)
my_account = investment_account(1000, my_manager)
first_year_return = next(my_account) # -> 60.0

Ahora simule que añade otros 1.000 a la cuenta más el rendimiento de la misma (60,0):

next_year_return = my_account.send(first_year_return + 1000)
next_year_return # 123.6
my_account.close()

También puede lanzar una excepción que puede ser manejada en el generador o propagada al usuario:

import sys
try:
    raise ValueError
except:
    my_manager.throw(*sys.exc_info())
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 4, in <module>
  File "<stdin>", line 6, in money_manager
  File "<stdin>", line 2, in <module>
ValueError

La gramática permite actualmente cualquier expresión en una comprensión de lista.

expr_stmt: testlist_star_expr (annassign | augassign (yield_expr|testlist) |
                     ('=' (rendimiento_expr | lista_prueba_estrella_expr)) *)
...
yield_expr: 'rendimiento' [rendimiento_arg]
yield_arg: prueba 'desde' | lista de pruebas

Esto significa, por ejemplo, que los objetos de range no son Iterator , aunque son iterables, porque pueden reutilizarse. Como las listas, sus métodos __iter__ devuelven objetos iteradores.