Question

我正在尝试编写一个生成器而且正在发生一些我不明白的事情：

我的代码：

def processTable(pathToTable, pages):

    #some code here to open PyTable, get node etc
    for i in pages:

        try:
            del aux10, aux11, aux20, aux21 
        except:
            pass


        aux10 = [row['value'] for row in tab.where('(done == 1) & (pageNr == i)')] 
        aux20 = [row['value'] for row in tab.where('(done == 2) & (pageNr == i)')] 
        aux11 = [row['value'] for row in tab.where('(done == 3) & (pageNr == i)')] 
        aux21 = [row['value'] for row in tab.where('(done == 4) & (pageNr == i)')]

        yield (i, np.array(aux10).mean(), np.array(aux10).std()), (i, np.array(aux11).mean(), np.array(aux11).std()), (i, np.array(aux20).mean(), np.array(aux20).std()), (i, np.array(aux21).mean(), np.array(aux21).std())

预期输出

预期输出为4个值，如：

a = ((element10_i, its_mean, its_std), (element_i+1, its_mean, its_std), ...)

b = ((element11_i, its_mean, its_std), (element_i+1, its_mean, its_std), ...)

c = ((element20_i, its_mean, its_std), (element_i+1, its_mean, its_std), ...)

d = ((element21_i, its_mean, its_std), (element_i+1, its_mean, its_std), ...)

所以它有效。我确实喜欢这个：

>>import generatorTables as pro
>>from itertools import izip
>>testPages = [1,2,3,4,5,6,7,8]
>>gen = pro.processTable(pathToPyTable, testPages)
>>a,b,c,d = izip(*gen)

输出

>>a
((1, 9.034405600010885, 0.32797176526389787), (2, 9.0305521432119082, 0.33138509286206153), (3, 8.9994696778116783, 0.31336561331661922), (4, 9.0586203572673725, 0.31509917770176399), (5, 9.1253471514046396, 0.32446032765733307), (6, 8.9412112513166786, 0.31844521244534058), (7, 8.9666645705587129, 0.33561146807260173), (8, 8.797215574852185, 0.32094724030435973))

所以，到目前为止一切都还可以。问题是，如果由于某种原因我想重复计算，例如测量时间，我得到这个：

>>> del a,b,c,d
>>> a,b,c,d = izip(*gen)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: need more than 0 values to unpack

所以我没有说明：

为什么以前工作而不是现在
为什么sais＆＃34;需要超过0的值才能打开＆＃34; ??我以为自己做得很好。

注意：

如果有人想建议任何其他方式来产生这4个值，那将非常受欢迎。

Answer 1

生成器的重点是它只生成值一次，并且不会将值保存在内存中。

如果要重用这些值，则必须通过再次调用原始函数来创建新的生成器，或者使用list而不是生成器。

要创建新生成器，只需重复两个语句：

>>gen = pro.processTable(pathToPyTable, testPages)
>>a,b,c,d = izip(*gen)

如果您想要一个列表而不修改生成器代码，则可以使用列表推导来捕获生成器的输出。

gen = [x for x in pro.processTable(pathToPyTable, testPages)]

产量有一种罕见的行为

1 个答案: