lyvuerotica
New member
#Python #yield #Programming #tutorial #Code ## Năng suất trong Python là gì?
Năng suất là một từ khóa trong Python được sử dụng để tạm dừng việc thực thi hàm và trả về giá trị cho người gọi.Chức năng sau đó có thể được nối lại sau đó từ điểm mà nó bị tạm dừng.Điều này rất hữu ích cho việc tạo các trình tạo, là bộ lặp có thể được sử dụng để tạo ra một chuỗi các giá trị mỗi lần.
## Cách sử dụng năng suất trong Python
Để sử dụng năng suất, bạn chỉ cần thêm nó vào định nghĩa chức năng.Ví dụ:
`` `Python
def my_generator ():
năng suất 1
Năng suất 2
Năng suất 3
`` `
Khi hàm này được gọi, nó sẽ trả về một đối tượng máy phát.Sau đó, bạn có thể lặp lại đối tượng Trình tạo để có được các giá trị được mang lại.Ví dụ:
`` `Python
cho giá trị trong my_generator ():
in (giá trị)
# 1
# 2
# 3
`` `
## Tại sao sử dụng năng suất trong Python?
Có một vài lý do tại sao bạn có thể muốn sử dụng năng suất trong Python.
*** Để tạo các trình tạo. ** Máy phát là trình lặp có thể được sử dụng để tạo ra một chuỗi các giá trị mỗi lần.Điều này có thể hữu ích cho các tác vụ như xử lý các bộ dữ liệu lớn hoặc truyền dữ liệu qua mạng.
*** Để tránh tạo các cấu trúc dữ liệu lớn. ** Khi bạn sử dụng năng suất, bạn không thực sự tạo cấu trúc dữ liệu mới.Điều này có thể hữu ích nếu bạn đang làm việc với các bộ dữ liệu lớn hoặc nếu bạn không chắc chắn bạn sẽ cần bao nhiêu dữ liệu.
*** Để cải thiện hiệu suất. ** Sử dụng năng suất đôi khi có thể cải thiện hiệu suất của mã của bạn.Điều này là do các trình tạo không cần tạo cấu trúc dữ liệu mới trong bộ nhớ.
## Ví dụ về năng suất trong Python
Có nhiều cách khác nhau để sử dụng năng suất trong Python.Dưới đây là một vài ví dụ:
*** Tạo một trình tạo cho một chuỗi các số. ** Bạn có thể sử dụng năng suất để tạo một trình tạo mang lại một chuỗi các số.Ví dụ:
`` `Python
def Generate_numbers ():
Đối với tôi trong phạm vi (10):
năng suất i
`` `
*** Xử lý một bộ dữ liệu lớn. ** Bạn có thể sử dụng năng suất để xử lý một bộ dữ liệu lớn một hàng tại một thời điểm.Ví dụ:
`` `Python
def process_dataset (tập dữ liệu):
Đối với hàng trong tập dữ liệu:
# Làm điều gì đó với hàng
`` `
*** Truyền dữ liệu qua mạng. ** Bạn có thể sử dụng năng suất để truyền dữ liệu qua mạng.Ví dụ:
`` `Python
def stream_data (ổ cắm):
Trong khi đúng:
data = socket.recv (1024)
Nếu không phải dữ liệu:
phá vỡ
# Làm điều gì đó với dữ liệu
`` `
##Phần kết luận
Năng suất là một từ khóa mạnh mẽ trong Python có thể được sử dụng để tạo ra các trình tạo, tránh tạo các cấu trúc dữ liệu lớn và cải thiện hiệu suất.Nó là một công cụ có giá trị cho bất kỳ lập trình viên Python nào biết.
## hashtags
* #Python
* #yield
* #Programming
* #tutorial
* #mã số
=======================================
#Python #yield #Programming #tutorial #Code ##What is yield in Python?
Yield is a keyword in Python that is used to pause the execution of a function and return a value to the caller. The function can then be resumed later from the point where it was paused. This is useful for creating generators, which are iterators that can be used to produce a sequence of values one at a time.
##How to use yield in Python
To use yield, you simply need to add it to the function definition. For example:
```python
def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
```
When this function is called, it will return a generator object. You can then iterate over the generator object to get the values that were yielded. For example:
```python
for value in my_generator():
print(value)
# 1
# 2
# 3
```
##Why use yield in Python?
There are a few reasons why you might want to use yield in Python.
* **To create generators.** Generators are iterators that can be used to produce a sequence of values one at a time. This can be useful for tasks such as processing large datasets or streaming data over a network.
* **To avoid creating large data structures.** When you use yield, you are not actually creating a new data structure. This can be useful if you are working with large datasets or if you are not sure how much data you will need.
* **To improve performance.** Using yield can sometimes improve the performance of your code. This is because generators do not need to create a new data structure in memory.
##Examples of yield in Python
There are many different ways to use yield in Python. Here are a few examples:
* **Creating a generator for a sequence of numbers.** You can use yield to create a generator that yields a sequence of numbers. For example:
```python
def generate_numbers():
for i in range(10):
yield i
```
* **Processing a large dataset.** You can use yield to process a large dataset one row at a time. For example:
```python
def process_dataset(dataset):
for row in dataset:
# Do something with the row
```
* **Streaming data over a network.** You can use yield to stream data over a network. For example:
```python
def stream_data(socket):
while True:
data = socket.recv(1024)
if not data:
break
# Do something with the data
```
##Conclusion
Yield is a powerful keyword in Python that can be used to create generators, avoid creating large data structures, and improve performance. It is a valuable tool for any Python programmer to know.
##Hashtags
* #Python
* #yield
* #Programming
* #tutorial
* #Code
Năng suất là một từ khóa trong Python được sử dụng để tạm dừng việc thực thi hàm và trả về giá trị cho người gọi.Chức năng sau đó có thể được nối lại sau đó từ điểm mà nó bị tạm dừng.Điều này rất hữu ích cho việc tạo các trình tạo, là bộ lặp có thể được sử dụng để tạo ra một chuỗi các giá trị mỗi lần.
## Cách sử dụng năng suất trong Python
Để sử dụng năng suất, bạn chỉ cần thêm nó vào định nghĩa chức năng.Ví dụ:
`` `Python
def my_generator ():
năng suất 1
Năng suất 2
Năng suất 3
`` `
Khi hàm này được gọi, nó sẽ trả về một đối tượng máy phát.Sau đó, bạn có thể lặp lại đối tượng Trình tạo để có được các giá trị được mang lại.Ví dụ:
`` `Python
cho giá trị trong my_generator ():
in (giá trị)
# 1
# 2
# 3
`` `
## Tại sao sử dụng năng suất trong Python?
Có một vài lý do tại sao bạn có thể muốn sử dụng năng suất trong Python.
*** Để tạo các trình tạo. ** Máy phát là trình lặp có thể được sử dụng để tạo ra một chuỗi các giá trị mỗi lần.Điều này có thể hữu ích cho các tác vụ như xử lý các bộ dữ liệu lớn hoặc truyền dữ liệu qua mạng.
*** Để tránh tạo các cấu trúc dữ liệu lớn. ** Khi bạn sử dụng năng suất, bạn không thực sự tạo cấu trúc dữ liệu mới.Điều này có thể hữu ích nếu bạn đang làm việc với các bộ dữ liệu lớn hoặc nếu bạn không chắc chắn bạn sẽ cần bao nhiêu dữ liệu.
*** Để cải thiện hiệu suất. ** Sử dụng năng suất đôi khi có thể cải thiện hiệu suất của mã của bạn.Điều này là do các trình tạo không cần tạo cấu trúc dữ liệu mới trong bộ nhớ.
## Ví dụ về năng suất trong Python
Có nhiều cách khác nhau để sử dụng năng suất trong Python.Dưới đây là một vài ví dụ:
*** Tạo một trình tạo cho một chuỗi các số. ** Bạn có thể sử dụng năng suất để tạo một trình tạo mang lại một chuỗi các số.Ví dụ:
`` `Python
def Generate_numbers ():
Đối với tôi trong phạm vi (10):
năng suất i
`` `
*** Xử lý một bộ dữ liệu lớn. ** Bạn có thể sử dụng năng suất để xử lý một bộ dữ liệu lớn một hàng tại một thời điểm.Ví dụ:
`` `Python
def process_dataset (tập dữ liệu):
Đối với hàng trong tập dữ liệu:
# Làm điều gì đó với hàng
`` `
*** Truyền dữ liệu qua mạng. ** Bạn có thể sử dụng năng suất để truyền dữ liệu qua mạng.Ví dụ:
`` `Python
def stream_data (ổ cắm):
Trong khi đúng:
data = socket.recv (1024)
Nếu không phải dữ liệu:
phá vỡ
# Làm điều gì đó với dữ liệu
`` `
##Phần kết luận
Năng suất là một từ khóa mạnh mẽ trong Python có thể được sử dụng để tạo ra các trình tạo, tránh tạo các cấu trúc dữ liệu lớn và cải thiện hiệu suất.Nó là một công cụ có giá trị cho bất kỳ lập trình viên Python nào biết.
## hashtags
* #Python
* #yield
* #Programming
* #tutorial
* #mã số
=======================================
#Python #yield #Programming #tutorial #Code ##What is yield in Python?
Yield is a keyword in Python that is used to pause the execution of a function and return a value to the caller. The function can then be resumed later from the point where it was paused. This is useful for creating generators, which are iterators that can be used to produce a sequence of values one at a time.
##How to use yield in Python
To use yield, you simply need to add it to the function definition. For example:
```python
def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
```
When this function is called, it will return a generator object. You can then iterate over the generator object to get the values that were yielded. For example:
```python
for value in my_generator():
print(value)
# 1
# 2
# 3
```
##Why use yield in Python?
There are a few reasons why you might want to use yield in Python.
* **To create generators.** Generators are iterators that can be used to produce a sequence of values one at a time. This can be useful for tasks such as processing large datasets or streaming data over a network.
* **To avoid creating large data structures.** When you use yield, you are not actually creating a new data structure. This can be useful if you are working with large datasets or if you are not sure how much data you will need.
* **To improve performance.** Using yield can sometimes improve the performance of your code. This is because generators do not need to create a new data structure in memory.
##Examples of yield in Python
There are many different ways to use yield in Python. Here are a few examples:
* **Creating a generator for a sequence of numbers.** You can use yield to create a generator that yields a sequence of numbers. For example:
```python
def generate_numbers():
for i in range(10):
yield i
```
* **Processing a large dataset.** You can use yield to process a large dataset one row at a time. For example:
```python
def process_dataset(dataset):
for row in dataset:
# Do something with the row
```
* **Streaming data over a network.** You can use yield to stream data over a network. For example:
```python
def stream_data(socket):
while True:
data = socket.recv(1024)
if not data:
break
# Do something with the data
```
##Conclusion
Yield is a powerful keyword in Python that can be used to create generators, avoid creating large data structures, and improve performance. It is a valuable tool for any Python programmer to know.
##Hashtags
* #Python
* #yield
* #Programming
* #tutorial
* #Code
