A generator is simply a function which returns an object on which you can call next, such that for every call it returns some value, until it raises a StopIteration exception, signaling that all values have been generated. Such an object is called an iterator.
>>> def myGen(n):
... yield n
... yield n + 1
...
>>> g = myGen(6)
我引用自 Understanding Generators in Python?
这是我想弄清楚的:
哪个是生成器？ myGen或 myGen(6) ？
根据上面的引述，我认为生成器应该是myGen .和 myGen(6)是返回的迭代器对象。但我真的不确定。
当我尝试这样做时:
>>> type(myGen)
<type 'function'>
>>> type(g) # <1>this is confusing me.
<type 'generator'>
>>> callable(g) # <2> g is not callable.
False
>>> callable(myGen)
True
>>> g is iter(g) # <3> so g should an iterable and an iterator
True # at the same time. And it will be passed as an argument
>>> for i in g: # to built-in function `next()` in a "for...in..." loop.
print i # (is that correct?)
6
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因此，根据 <1>和 <2> , g的类型是“发电机”，它是不可调用的。
但是generators are callable, and calling a generator gets you an iterator object
这是怎么回事？
当我在寻找答案时，我遇到了 Every time you define a function python creates a callable object.
那么，我可以这样说吗？ 当函数 myGen已定义，myGen是一个引用可调用对象的名称，该对象是具有 __call__ 的类的实例方法。
在这种情况下，myGen是一个发电机，myGen(6)是 myGen 时返回的迭代器叫做。
但为什么 type(g)返回 <type 'generator'>在所有？
这返回了 iterator因为没有return，我觉得这件事也很可疑函数中的语句。
最佳答案
不幸的是，术语令人困惑，因为“生成器”经常用于指代函数或返回的迭代器，以至于很难说哪一种用法更正确。 documentation of the yield statement说
The yield statement is only used when defining a generator function, and is only used in the body of the generator function. Using a yield statement in a function definition is sufficient to cause that definition to create a generator function instead of a normal function.
When a generator function is called, it returns an iterator known as a generator iterator, or more commonly, a generator.
original PEP introducing the concept说
Note that when the intent is clear from context, the unqualified name "generator" may be used to refer either to a generator-function or a generator-iterator.
如果要明确区分，函数用“generator function”，迭代器用“generator iterator”。
关于python - 发电机是可调用的吗？哪个是发电机？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21982118/
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