Computerphile 的 Python 示例，关于 yield 和 yield from

Question

主题:Python 中的懒惰 - Computerphile
网址:https://www.youtube.com/watch?v=5jwV3zxXc8E
在这个例子中，它试图从 Python 中从 2 到 Infinity 的无穷大数列中生成素数

yield and yield from feature

代码:

def nats(n):
    yield n
    yield from nats(n+1)

def sieve(s):
    n = next(s)
    yield n 
    yield from sieve(i for i in s if i%n!=0)

p = sieve(nats(2))
next(p)
next(p)

在函数 nats 中，每次调用 next() 时，它都会从 n 开始生成无穷大数并产生 n

series = nats(1)
next(series) # output 1
next(series) # output 2
....
next(series) # output n    

问题
在函数sieve中，它调用生成器对象并产生来自 的n。 s ;s 在这个例子中是 nats(2)
下一行是最棘手的部分
毯子里面

sieve(i for i in s if i%n!=0)

它通过对象循环 s
当 if 语句触发它返回 i 是

sieve(i)

我的问题是

什么我 实际上是？整数或生成器对象

假设 n = 2 for 循环序列是什么样的
我 % 2 我不知道什么是 我 应该是

当它触发时 如果 i%n!=0 它返回 k iter 我 或只是 第 k 个 单号/对象

综上所述，最后变成筛子( i ) 和有什么区别筛(nats(2))

有人可以逐步了解 for 循环的工作原理

Answer 1

sieve总是用生成器对象调用。如前所述，nats(n) (它确实需要一个 int)是一个生成器，因为它包含一个产量。所以这解释了 p = sieve(nats(2)) .让我们看看当您拨打 sieve(i for i in s if i%n!=0) 时会发生什么.中间的那一点实际上是一个发电机本身!它不是在调用 sieve具有 i 的任何特定值但是用生成i的方式.

所以当你拨打 sieve像这样，第一行是 n = next(s) .这要求下一个值 s产生。这就是视频试图解释的部分内容是这些生成器根据需要做事。 (i for i in s if i%n!=0)没有立即找到 i并将其传递给 sieve , 如果提供 sieve一种找到 i 的方法需要的时候。这是什么 next(s)正在做，它要求实际找到一个特定的 i .在这种情况下，它将在原始 s 中寻找下一个值。 (记住 s 现在意味着不同的东西)其中 i%n != 0 .

所以让我们说 n等于 2。这并不意味着 s是 2，但是您从 s 获得的第一个值是 2。所以当它调用 sieve 时再次，下一个值将是三个导致 3%2 != 0是真的，因此它是从生成器中产生的，依此类推。

所以这又回到了 (i for i in s if i%n!=0)是一个发电机。它不会以正确的方式返回任何东西，它不会给 sieve 一个数字.只有在它调用 sieve 之后并且那个新调用请求下一个值，它将获取下一个值。所以它确实产生了一个数字，但只有当你拨打 next(s) 时要求它。

我希望你现在可以看到它永远不会调用 sieve(i) ，它只会调用 sieve带发电机。 nats(2)是生成器，但 (i for i in s if i%n!=0) 也是生成器.

我认为这也为您解释了第五点，但如果您仍然感到困惑，那么我(或其他人)可以确切地显示正在发生的事情，尽管仅用文字很难解释。