我认为这是一个伟大的时刻使用yield，但我卡住了。将项目添加到可迭代（收益/生成器）
当某件事情失败时，我想将该物品寄回发电机。我读过这是可能的，所以我真的很想使用我的第一台发电机。
states = ["IL", "NY", "NJ"]
for state in states:
ok = do something
if not ok:
*add state back as the first-to-deal with in the generator*
如何在这种情况下使用发电机？
您可能指的是coroutine，它利用产量表达式。它的工作原理有点像这样：
def co_gen(li):
for x in li:
bad = yield x
if bad is not None:
print('ack! {}'.format(bad))
#other error handling
和（人为）用法：
states = ["IL", "NY", "NJ"]
gen = co_gen(states)
for x in gen:
print('processing state: {}'.format(x))
if x == 'NY':
y = gen.send('Boo, Yankees!')
print('processing state after error: {}'.format(y))
# processing state: IL
# processing state: NY
# ack! Boo, Yankees!
# processing state after error: NJ
要点 - 正常yield行为分配None到bad。如果它不是None，那么已将send装入生成器。
当我们send东西进入发生器，它恢复运行，直到它达到下一个产量表达。所以记住这一点 - 协程中的上述控制流程并不是我所称的“标准”，因为在错误块中没有完成yield。
这里是工作有点更像是你所讲的协同程序：
def co_gen(li):
for x in li:
bad = yield x
while bad is not None:
print('error in generator: {}'.format(bad))
yield
bad = yield bad
gen = co_gen(states)
for x in gen:
print('processing state: {}'.format(x))
if random.choice([0,1]):
gen.send(x) #discard first yield
print('error: trying {} again'.format(x))
# processing state: IL
# error in generator: IL
# error: trying IL again
# processing state: IL
# processing state: NY
# error in generator: NY
# error: trying NY again
# processing state: NY
# processing state: NJ
我们send我们的国家回到发生器，它不断地产生，直到我们停止发送。
由于'NJ'在第一个'NY'（导致错误）之后返回，所以不会解决'将状态添加回作为生成器中的第一个处理'的要求。 – isedev
@isedev是的，你可以把'yield's放入'#error handling'块，就像我说的。我会更加明确。 – roippi
它确实做了我所希望的事情，但它确实看起来比我想象的要复杂得多...... – PascalVKooten
def ok(i):
from random import randint
return bool(randint(0,1))
def mygen(iterable):
def helper(iterable):
for i in iterable:
elem = yield i
if elem:
iterable.append(elem)
it = helper(iterable)
sendBack = False
while True:
try:
if sendBack:
print "Sending back {0}".format(i)
i = it.send(i)
else:
i = it.send(None)
if ok(i):
sendBack = False
yield i
else:
sendBack = True
except StopIteration:
break
x = range(10)
print list(mygen(x))
#Sending back 1
#Sending back 5
#Sending back 7
#Sending back 1
#Sending back 7
#[0, 2, 3, 4, 6, 8, 9, 5, 1, 7]
两个生成器，如果某些函数的返回值计算结果为false，则返回值。 （在这种情况下是随机的）。
它应该放在前面，但没有到最后？ – PascalVKooten
尽管可以使用普通生成器和gen.send()和sent_back = yield x来做什么，但代码会非常复杂。这可能是更容易编写你自己的iterator type，它支持比send为让“发回”项目之外的其他方法：
class SendBackIter(object):
def __init__(self, iterable):
self.iterator = iter(iterable)
self.sent_back = []
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.sent_back: # if the stack is not empty...
return self.sent_back.pop() # return the last item from the sent_back stack
return next(self.iterator) # otherwise return an item from our iterator
def send_back(self, obj):
self.sent_back.append(obj)
如果你只需要处理重复刚出来迭代的项目，你可以把它简单又：
def RepeatableIter(object);
def __init__(self, iterable):
self.iterator = iter(iterable)
self.last_item = None
self.repeat = False # client code can set this to True to repeat the last value
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.repeat:
self.repeat = False # only repeat once, by default
else:
self.last_item = next(self.iterator)
return self.last_item
这里是你如何利用这最后的版本：
it = RepeatableIter(["foo", "bar", "baz"])
for item in it:
if is_not_ok(item):
it.repeat = True # this means we will get the same item on the next iteration
else:
do_something(item)
这看起来像一个无限循环给我。你可以把它放到第二个列表中“稍后处理”，否则你将继续处理同一个项目并将它放回列表中？ – Cuadue
它有一个外部依赖（基于互联网），所以当有连接它会继续，我会添加一些计时器，然后允许无限运行（以为它不会）。 – PascalVKooten