뭐라고합니까 yield키워드는 파이썬에서합니까?

답변 개요 / 요약

• yield호출 하면를 가진 함수 는 Generator를 반환합니다 .
• 생성기는 반복자 프로토콜 을 구현하므로 반복자이므로 반복자 를 반복 할 수 있습니다.
• 또한 생성기는 정보를 전송 하여 개념적으로 코 루틴으로 만들 수 있습니다 .
• Python 3에서는을 사용 하여 한 발전기에서 다른 발전기로 양방향으로 위임 할 수 있습니다 yield from.
• (부록은 상위 답변을 포함하여 두 가지 답변을 비판 return하고 발전기에서 의 사용에 대해 설명합니다 .)

발전기 :

yield함수 정의 내에서만 유효하며 함수 정의에 포함 yield하면 생성기를 반환합니다.

생성기의 아이디어는 다양한 구현으로 다른 언어 (각주 1 참조)에서 나옵니다. Python ‘s Generators에서 코드 실행이 고정됩니다. 수율 시점에서 됩니다. 생성기가 호출되면 (방법에 대해서는 아래에서 설명) 실행이 재개 된 후 다음 수율로 정지됩니다.

yielditerator 프로토콜 을 구현 하는 쉬운 방법을 제공하며 다음 두 가지 방법으로 정의됩니다 :
__iter__및 next(Python 2) 또는 __next__(Python 3). 이 두 가지 방법 모두 모듈 Iterator에서 추상 기본 클래스로 유형을 확인할 수있는 객체를 반복자로 만듭니다 collections.

>>> def func():
...     yield 'I am'
...     yield 'a generator!'
...
>>> type(func)                 # A function with yield is still a function
<type 'function'>
>>> gen = func()
>>> type(gen)                  # but it returns a generator
<type 'generator'>
>>> hasattr(gen, '__iter__')   # that's an iterable
True
>>> hasattr(gen, 'next')       # and with .next (.__next__ in Python 3)
True                           # implements the iterator protocol.

생성기 유형은 반복기의 하위 유형입니다.

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

필요한 경우 다음과 같이 유형을 확인할 수 있습니다.

>>> isinstance(gen, types.GeneratorType)
True
>>> isinstance(gen, collections.Iterator)
True

의 기능은 Iterator 일단 소진되면 재사용하거나 재설정 할 수 없다는 것입니다.

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

기능을 다시 사용하려면 다른 것을 만들어야합니다 (각주 2 참조).

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

다음과 같이 프로그래밍 방식으로 데이터를 생성 할 수 있습니다.

def func(an_iterable):
    for item in an_iterable:
        yield item

위의 간단한 생성기는 다음과 같습니다 .Python 3.3부터 (Python 2에서는 사용할 수 없음) 다음을 사용할 수 있습니다 yield from.

def func(an_iterable):
    yield from an_iterable

그러나 yield from하위 생성자에게 위임 할 수도 있습니다. 하위 생성자와의 공동 위임에 대해서는 다음 섹션에서 설명합니다.

코 루틴 :

yield 데이터를 생성기로 전송할 수있는 표현식을 형성합니다 (각주 3 참조)

다음은 received생성기에 전송되는 데이터를 가리키는 변수를 기록하는 예입니다 .

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)

먼저 내장 함수 인 생성기를 큐잉해야합니다 next. 사용중인 Python 버전에 따라 적절한 next또는 __next__메소드를 호출합니다 .

>>> first_year_interest = next(my_account)
>>> first_year_interest
50.0

이제 생성기로 데이터를 보낼 수 있습니다. ( 발신 None은 전화와 동일합니다next .) :

>>> next_year_interest = my_account.send(first_year_interest + 1000)
>>> next_year_interest
102.5

하위 코 루틴과의 협력 위임 yield from

이제 yield from파이썬 3에서 사용할 수 있습니다.이를 통해 코 루틴을 서브 코 루틴에 위임 할 수 있습니다.

def money_manager(expected_rate):
    under_management = yield     # must receive deposited value
    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'''
        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'''
    next(manager) # must queue up manager
    manager.send(deposited)
    while True:
        try:
            yield from manager
        except GeneratorExit:
            return manager.close()

이제 하위 생성기에 기능을 위임 할 수 있으며 위와 같이 생성기에서 사용할 수 있습니다.

>>> my_manager = money_manager(.06)
>>> my_account = investment_account(1000, my_manager)
>>> first_year_return = next(my_account)
>>> first_year_return
60.0
>>> next_year_return = my_account.send(first_year_return + 1000)
>>> next_year_return
123.6

당신의 정확한 의미에 대해 자세히 읽을 수 yield from있는 PEP (380).

다른 방법 : 닫기 및 던지기

close방법은 제기 GeneratorExit함수 실행이 고정 된 지점에서. 또한이 __del__코드를 호출하여 다음을 처리하는 위치에 정리 코드를 넣을 수 있습니다 GeneratorExit.

>>> my_account.close()

생성기에서 처리하거나 사용자에게 다시 전파 할 수있는 예외를 throw 할 수도 있습니다.

>>> 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 2, in <module>
ValueError

결론

다음 질문의 모든 측면을 다루었다고 생각합니다.

뭐라고합니까 yield키워드는 파이썬에서합니까?

그것은 yield많은 것을하는 것으로 밝혀졌습니다 . 나는 이것에 더 철저한 예를 추가 할 수 있다고 확신합니다. 더 많은 것을 원하거나 건설적인 비판이 필요한 경우 아래에 의견을 보내 알려주십시오.

부록:

최고 / 허용 된 답변의 비판 **

• 목록을 예제로 사용하여 iterable이 무엇인지 혼동됩니다 . 위의 내 참조를 참조하지만 요약하면 iterable에는 iterator를__iter__ 반환하는 메서드 가 있습니다. 반복자는 제공 (파이썬 2 또는 암시 적으로 호출 (파이썬 3) 메소드 가 제기 될 때까지 루프를.next.__next__forStopIteration , 그리고 그것을 수행하면, 그것은 그렇게 할 것입니다.
• 그런 다음 생성기 표현식을 사용하여 생성기가 무엇인지 설명합니다. 제너레이터는 단순히 이터레이터 를 만드는 편리한 방법 이므로 문제를 혼동하기 만했지만 아직 yield부분에 도달하지 못했습니다 .
• 에서 발전기 고갈 제어 그가 부르는 .next대신 그가 내장 기능을 사용할시기, 방법,next . 그의 코드는 Python 3에서 작동하지 않기 때문에 적절한 간접 계층이 될 것입니다.
• Itertools? 이것은 전혀 어떤 것과 관련이 없습니다 yield.
• Python 3 의yield 새로운 기능과 함께 제공 되는 메서드에 대한 설명은 없습니다 . 최고 / 허용 답변은 매우 불완전한 답변입니다.yield from

yield생성기 표현이나 이해에서 제안하는 대답의 비판 .

문법은 현재 목록 이해의 표현을 허용합니다.

expr_stmt: testlist_star_expr (annassign | augassign (yield_expr|testlist) |
                     ('=' (yield_expr|testlist_star_expr))*)
...
yield_expr: 'yield' [yield_arg]
yield_arg: 'from' test | testlist

수율은 표현이기 때문에, 특히 유스 케이스를 잘 언급하지는 않았지만 이해력이나 생성기 표현에 사용하는 것이 흥미로 웠습니다.

CPython 핵심 개발자는 허용되지 않는 것에 대해 논의하고 있습니다. 메일 링리스트의 관련 게시물은 다음과 같습니다.

Brett Cannon은 2017 년 1 월 30 일 19:05에 다음과 같이 썼습니다.

2017 년 1 월 29 일 일요일 16:39에 Craig Rodrigues는 다음과 같이 썼습니다.

어느 쪽이든 접근해도 괜찮습니다. IMHO는 Python 3에서와 같은 방식으로 떠나는 것이 좋지 않습니다.

내 투표는 구문에서 기대하는 것을 얻지 못하기 때문에 SyntaxError입니다.

현재 행동에 의존하는 코드가 실제로 유지하기에는 너무 영리하기 때문에 우리가 끝내기에 합리적인 장소라는 데 동의합니다.

도착하는 관점에서 우리는 다음을 원할 것입니다.

• 3.7의 구문 경고 또는 비추천 경고
• 2.7.x의 Py3k 경고
• 3.8의 구문 오류

건배, 닉

-닉 코 글란 | gmail.com에서 ncoghlan | 브리즈번, 오스트레일리아

또한, 이것이 결코 좋은 생각이 아니라는 방향으로 지적하고 있는 뛰어난 문제 (10544) 가 있습니다 (PyPy, Python으로 작성된 Python 구현은 이미 구문 경고를 발생시킵니다).

결론은 CPython 개발자가 달리 말할 때까지 : 발전기 표현이나 이해를 넣지 마십시오 yield.

return발전기 의 진술

에서 파이썬 2 :

생성기 함수에서 return명령문은을 포함 할 수 없습니다 expression_list. 이와 관련하여, 베어 (bare) return는 생성기가 완료되었으며 StopIteration발생하게됩니다.

A expression_list는 기본적으로 쉼표로 구분 된 많은 수의 표현식입니다. 기본적으로 Python 2에서는으로로 제너레이터를 중지 return할 수 있지만 값을 반환 할 수는 없습니다.

에서 파이썬 3 :

생성기 함수 return에서이 명령문은 생성기가 완료되었으며 StopIteration발생하게됩니다. 리턴 값은 (만약 있다면) 구성의 인수로서 사용 StopIteration하고해진다 StopIteration.value속성.

각주

1. _{CLU, Sather 및 Icon 언어는 제안서에서 생성기 개념을 Python에 도입하기 위해 참조되었습니다. 일반적인 아이디어는 함수가 내부 상태를 유지하고 사용자의 요청에 따라 중간 데이터 포인트를 생성 할 수 있다는 것입니다. 이것은 일부 시스템에서는 사용할 수없는 Python threading 과 같은 다른 접근 방식보다 성능 이 우수하다는 것을 약속했습니다 .}

2. _{예를 들어, 파이썬 3에서 xrange객체 는 재사용이 가능하기 때문에 반복 가능하더라도 객체 range가 아닙니다 Iterator. 목록과 마찬가지로 해당 __iter__메서드는 반복자 객체를 반환합니다.}

3. 
   _{yield원래는 명령문으로 소개되었으므로 코드 블록에서 줄의 시작 부분에만 나타날 수 있습니다. 이제 yield항복 식을 만듭니다.
   https://docs.python.org/2/reference/simple_stmts.html#grammar-token-yield_stmt
   이 변경은 사용자가 데이터를 수신하는 것처럼 생성기로 데이터를 보낼 수 있도록 제안 되었습니다. 데이터를 보내려면 데이터를 무언가에 할당 할 수 있어야하며, 그 때문에 명세서는 작동하지 않습니다.}

답변

def fib():
    last, cur = 0, 1
    while True:
        yield cur
        last, cur = cur, last + cur

for f in fib():
    if some_condition: break
    coolfuncs(f);