생성 키워드를 사용하여 발전기 기능에서 실행 흐름을 제어하려면 어떻게합니까?
yield
키워드를 사용하여 발전기 기능에서 실행 흐름을 제어하려면 어떻게합니까?
yield
키워드는 함수 내에서이를 발전기로 변환하는 데 사용됩니다. 단일 값을 반환하고 종료하는 대신 발전기 함수는 각 yield
문에서 실행을 일시 중지하여 호출자에게 값을 반환합니다. 함수의 상태가 보존되어 다음에 호출 될 때 중단 된 곳에서 실행을 재개 할 수 있습니다. 이를 통해 전체 시퀀스를 한 번에 생성하는 대신 주문 시퀀스 시퀀스를 생성 할 수 있습니다.
예를 들어 설명하겠습니다.
<code class="python">def my_generator(n): for i in range(n): yield i*2 gen = my_generator(5) # Create a generator object for num in gen: print(num) # Output: 0, 2, 4, 6, 8</code>
이 예에서 my_generator
목록을 반환하지 않습니다. 대신, next(gen)
에 대한 각 호출 ( for
loop에서 암시 적으로 수행)은 다음 yield
문이 발생할 때까지 함수를 실행합니다. 산출 된 값이 반환되고 함수의 상태가 저장됩니다. 다음 yield
이후 지점에서 next(gen)
이 재개됩니다. 생성기는 다른 yield
만나지 않고 함수가 실행을 완료하면 종료됩니다.
목록을 반환하는 것보다 yield
키워드가있는 발전기를 사용하면 어떤 장점이 있습니까?
yield
있는 발전기를 사용하면 목록을 반환하는 것보다 몇 가지 장점이 있습니다.
- 메모리 효율 : 생성기는 한 번에 하나씩 값을 생성합니다. 이것은 메모리에서 목록으로 편안하게 맞지 않는 대형 데이터 세트를 처리 할 때 특히 유리합니다. 목록은 모든 값을 메모리에 동시에 저장 해야하는 반면 발전기는 현재 상태와 생성 할 다음 값 만 추적합니다.
- 게으른 평가 : 발전기는 요청대로 값 만 계산합니다. 이것은 모든 값을 미리 컴퓨팅하고 목록에 저장하는 것보다 더 효율적입니다. 특히 일부 값이 필요하지 않은 경우.
- 가독성 향상 : 시퀀스를 생성하기 위해 발전기는 종종 복잡한 시퀀스를 위해 목록을 작성하고 리턴하는 것보다 클리너 및 간결한 코드로 이어집니다.
- 무한 서열 : 발전기는 쉽게 무한 시퀀스를 나타낼 수 있으며, 이는 목록에서 불가능합니다. 예를 들어, 소수를 무기한으로 생성하는 생성기를 만들 수 있습니다.
요컨대, 전체 시퀀스를 한 번에 저장하는 메모리 오버 헤드없이 반복적으로 일련의 값을 생성해야 할 때 생성기는 이상적입니다.
생성기 기능 내 if
및 for
와 같은 다른 제어 흐름 문장과 함께 yield
사용할 수 있습니까?
예, if
, elif
, else
, for
while
Generator 함수 내부의 루프와 같은 다른 제어 흐름 명령문과 함께 yield
자유롭게 사용할 수 있습니다. 이를 통해 복잡하고 조건부 시퀀스를 만들 수 있습니다.
다음은 if
및 for
를 통합 한 예입니다.
<code class="python">def even_numbers_generator(n): for i in range(n): if i % 2 == 0: yield i even_gen = even_numbers_generator(10) for num in even_gen: print(num) # Output: 0, 2, 4, 6, 8</code>
이 생성기는 for
를 사용하여 반복하고 짝수 숫자를 필터링하는 if
조건을 사용하여 지정된 범위 내에서 짝수 만 생성합니다.
yield
키워드는 생성기 함수의 컨텍스트에서 return
키워드와 어떻게 다릅니 까?
주요 차이점은 기능의 실행에 영향을 미치는 방법에 있습니다.
-
yield
: 함수의 실행을 일시 중지하고 값을 반환하며 함수의 상태를 보존합니다. 함수는 중단 된 곳에서 재개 될 수 있습니다. -
return
: 함수의 실행을 완전히 종료합니다. 함수의 상태가 손실되고 더 이상 값을 생성 할 수 없습니다. 생성기 함수의return
명령문은 시퀀스의 끝을 신호합니다.
본질적으로, yield
반복기를 생성하는 반면, return
최종 결과를 제공하고 프로세스를 종료합니다. 생성기 함수에서 return
사용하는 것은 일반적으로 시퀀스의 끝을 알리기 위해 수행되지만, 값을 얻는 것 외에도 값을 return
할 수도 있습니다 (덜 일반적이지만). 값을 얻지 않고 return
사용하면 단순히 생성기가 아닌 일반 기능을 만듭니다.
위 내용은 생성 키워드를 사용하여 발전기 기능에서 실행 흐름을 제어하려면 어떻게합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.
