quynhsaphamkieu
New member
#Python #yield #Programming #tutorial #example
### năng suất trong Python: Một hướng dẫn với các ví dụ
Từ khóa `năng suất` trong Python là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tạo ra các trình tạo.Máy phát điện là trình lặp có thể được tạm dừng và nối lại tại bất kỳ điểm nào, làm cho chúng trở nên lý tưởng để xử lý các luồng dữ liệu.
Để tạo một trình tạo, bạn chỉ cần xác định một hàm sử dụng từ khóa `nevel`.Khi một hàm máy phát được gọi, nó sẽ không trả lại ngay lập tức một giá trị.Thay vào đó, nó sẽ bắt đầu lặp lại trên cơ thể chức năng và mang lại giá trị đầu tiên.Lần tiếp theo máy phát được gọi, nó sẽ tiếp tục lặp lại từ nơi nó rời đi.
Đây có thể là một cách hữu ích để xử lý các luồng dữ liệu, vì nó cho phép bạn làm việc với dữ liệu một mục tại một thời điểm.Ví dụ: bạn có thể sử dụng trình tạo để đọc dữ liệu từ tệp hoặc kết nối mạng.
Dưới đây là một ví dụ đơn giản về chức năng trình tạo mang lại các số từ 1 đến 10:
`` `Python
Số def ():
Đối với tôi trong phạm vi (1, 11):
năng suất i
`` `
Để sử dụng trình tạo này, bạn có thể chỉ cần gọi nó như bất kỳ chức năng nào khác:
`` `Python
cho số trong số ():
in (số)
`` `
Điều này sẽ in các số từ 1 đến 10 vào bảng điều khiển.
Bạn cũng có thể sử dụng từ khóa `Năng suất` để trả về nhiều giá trị từ một hàm.Ví dụ: hàm máy phát sau đây mang lại tên đầu tiên và tên của một người:
`` `Python
def get_name (first_name, last_name):
mang lại First_name
mang lại Last_Name
`` `
Để sử dụng trình tạo này, bạn chỉ cần chuyển nó thành tên đầu tiên và cuối cùng của một người:
`` `Python
first_name, last_name = get_name ('john', 'doe'))
in (First_name)
in (last_name)
`` `
Điều này sẽ in đầu ra sau vào bảng điều khiển:
`` `
John
Doe
`` `
Từ khóa `năng suất` có thể là một công cụ mạnh mẽ để tạo các trình lặp và xử lý các luồng dữ liệu.Đó là một tính năng đa năng có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau.
### Tài nguyên bổ sung
* [Hướng dẫn về năng suất Python] (https://www.tutorialspoint.com/python/python_yield.htm)
* [Máy phát điện Python] (https://docs.python.org/3/tutorial/lasses.html#generators)
* [Máy phát điện trong Python] (https://realpython.com/python-generators/)
=======================================
#Python #yield #Programming #tutorial #example
### Yield in Python: A Tutorial with Examples
The `yield` keyword in Python is a powerful tool that can be used to create generators. Generators are iterators that can be paused and resumed at any point, making them ideal for processing data streams.
To create a generator, you simply need to define a function that uses the `yield` keyword. When a generator function is called, it will not immediately return a value. Instead, it will start iterating over the function body and yield the first value. The next time the generator is called, it will resume iterating from where it left off.
This can be a useful way to process data streams, as it allows you to work with the data one item at a time. For example, you could use a generator to read data from a file or a network connection.
Here is a simple example of a generator function that yields the numbers from 1 to 10:
```python
def numbers():
for i in range(1, 11):
yield i
```
To use this generator, you can simply call it like any other function:
```python
for number in numbers():
print(number)
```
This will print the numbers from 1 to 10 to the console.
You can also use the `yield` keyword to return multiple values from a function. For example, the following generator function yields the first and last names of a person:
```python
def get_name(first_name, last_name):
yield first_name
yield last_name
```
To use this generator, you can simply pass it the first and last names of a person:
```python
first_name, last_name = get_name('John', 'Doe')
print(first_name)
print(last_name)
```
This will print the following output to the console:
```
John
Doe
```
The `yield` keyword can be a powerful tool for creating iterators and processing data streams. It is a versatile feature that can be used in a variety of different ways.
### Additional Resources
* [Python Yield Tutorial](https://www.tutorialspoint.com/python/python_yield.htm)
* [Python Generators](https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#generators)
* [Generators in Python](https://realpython.com/python-generators/)
### năng suất trong Python: Một hướng dẫn với các ví dụ
Từ khóa `năng suất` trong Python là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tạo ra các trình tạo.Máy phát điện là trình lặp có thể được tạm dừng và nối lại tại bất kỳ điểm nào, làm cho chúng trở nên lý tưởng để xử lý các luồng dữ liệu.
Để tạo một trình tạo, bạn chỉ cần xác định một hàm sử dụng từ khóa `nevel`.Khi một hàm máy phát được gọi, nó sẽ không trả lại ngay lập tức một giá trị.Thay vào đó, nó sẽ bắt đầu lặp lại trên cơ thể chức năng và mang lại giá trị đầu tiên.Lần tiếp theo máy phát được gọi, nó sẽ tiếp tục lặp lại từ nơi nó rời đi.
Đây có thể là một cách hữu ích để xử lý các luồng dữ liệu, vì nó cho phép bạn làm việc với dữ liệu một mục tại một thời điểm.Ví dụ: bạn có thể sử dụng trình tạo để đọc dữ liệu từ tệp hoặc kết nối mạng.
Dưới đây là một ví dụ đơn giản về chức năng trình tạo mang lại các số từ 1 đến 10:
`` `Python
Số def ():
Đối với tôi trong phạm vi (1, 11):
năng suất i
`` `
Để sử dụng trình tạo này, bạn có thể chỉ cần gọi nó như bất kỳ chức năng nào khác:
`` `Python
cho số trong số ():
in (số)
`` `
Điều này sẽ in các số từ 1 đến 10 vào bảng điều khiển.
Bạn cũng có thể sử dụng từ khóa `Năng suất` để trả về nhiều giá trị từ một hàm.Ví dụ: hàm máy phát sau đây mang lại tên đầu tiên và tên của một người:
`` `Python
def get_name (first_name, last_name):
mang lại First_name
mang lại Last_Name
`` `
Để sử dụng trình tạo này, bạn chỉ cần chuyển nó thành tên đầu tiên và cuối cùng của một người:
`` `Python
first_name, last_name = get_name ('john', 'doe'))
in (First_name)
in (last_name)
`` `
Điều này sẽ in đầu ra sau vào bảng điều khiển:
`` `
John
Doe
`` `
Từ khóa `năng suất` có thể là một công cụ mạnh mẽ để tạo các trình lặp và xử lý các luồng dữ liệu.Đó là một tính năng đa năng có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau.
### Tài nguyên bổ sung
* [Hướng dẫn về năng suất Python] (https://www.tutorialspoint.com/python/python_yield.htm)
* [Máy phát điện Python] (https://docs.python.org/3/tutorial/lasses.html#generators)
* [Máy phát điện trong Python] (https://realpython.com/python-generators/)
=======================================
#Python #yield #Programming #tutorial #example
### Yield in Python: A Tutorial with Examples
The `yield` keyword in Python is a powerful tool that can be used to create generators. Generators are iterators that can be paused and resumed at any point, making them ideal for processing data streams.
To create a generator, you simply need to define a function that uses the `yield` keyword. When a generator function is called, it will not immediately return a value. Instead, it will start iterating over the function body and yield the first value. The next time the generator is called, it will resume iterating from where it left off.
This can be a useful way to process data streams, as it allows you to work with the data one item at a time. For example, you could use a generator to read data from a file or a network connection.
Here is a simple example of a generator function that yields the numbers from 1 to 10:
```python
def numbers():
for i in range(1, 11):
yield i
```
To use this generator, you can simply call it like any other function:
```python
for number in numbers():
print(number)
```
This will print the numbers from 1 to 10 to the console.
You can also use the `yield` keyword to return multiple values from a function. For example, the following generator function yields the first and last names of a person:
```python
def get_name(first_name, last_name):
yield first_name
yield last_name
```
To use this generator, you can simply pass it the first and last names of a person:
```python
first_name, last_name = get_name('John', 'Doe')
print(first_name)
print(last_name)
```
This will print the following output to the console:
```
John
Doe
```
The `yield` keyword can be a powerful tool for creating iterators and processing data streams. It is a versatile feature that can be used in a variety of different ways.
### Additional Resources
* [Python Yield Tutorial](https://www.tutorialspoint.com/python/python_yield.htm)
* [Python Generators](https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#generators)
* [Generators in Python](https://realpython.com/python-generators/)
