coroutine - python generator - Что делает ключевое слово "yield"?

python iterator vs generator / python / iterator / generator / yield

Какое использование ключевого слова yield в Python и что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код 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  

А это звонящий:

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)                 # Функция с yield по-прежнему остается функцией
<type 'function'>
>>> gen = func()
>>> type(gen)                  # но он возвращает генератор
<type 'generator'>
>>> hasattr(gen, '__iter__')   # это повторяемый
True
>>> hasattr(gen, 'next')       # и с .next (.__ next__ в Python 3)
True                           # implements the iterator protocol.

Тип генератора является подтипом итератора:

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

И при необходимости,мы можем проверить вот так:

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

Вам придется сделать еще один,если вы захотите снова использовать его функциональность (см.сноску 2):

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

Например,можно получить данные программно:

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):
    # должен получить депонированное значение от .send ():
    under_management = yield                   # yield None для запуска.
    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'''
    # должен стоять в очереди менеджер:
    next(manager)      # <- то же, что и manager.send (Нет)
    # Здесь мы отправляем начальный депозит менеджеру:
    manager.send(deposited)
    try:
        yield from manager
    except GeneratorExit:
        return manager.close()  # делегат?

И теперь мы можем делегировать функциональность субгенератору,и он может использоваться генератором точно так же,как и выше:

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

Теперь смоделируйте добавление еще 1000 на счет плюс прибыль на счет (60,0):

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

Вы также можете бросить исключение,которое может быть обработано в генераторе или передано обратно пользователю:

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

Грамматика в настоящее время позволяет любое выражение в понимании списка.

expr_stmt: testlist_star_expr (annassign | augassign (yield_expr|testlist) |
                     ('=' (yield_expr|testlist_star_expr))*)
...
yield_expr: 'yield' [yield_arg]
yield_arg: "из" теста | список тестов

Это означает, например, что объекты range не являются объектами Iterator , хотя они итерируемы, поскольку их можно использовать повторно. Как и списки, их методы __iter__ возвращают объекты-итераторы.