Question

这是我在互联网上找到的一些代码，但没有太多解释。我只是好奇它是如何工作的。我不完全理解yield和[s for s in subsets(S)]部分。任何见解都会非常感激！

def subsets(aList):

       if aList ==[]:   # base case
          yield []
       else:
          first = aList[0]
          rest  = aList[1:]
          for ss in subsets(rest):  # include first or don't in each
              yield ss                   # subset of rest
              yield [first]+ss

print ("\n testing subsets")
S = ['A','B','C','D','E']

ss = [s for s in subsets(S)]

print ("The subsets of",S,"are:")

print (ss)

Answer 1

subsets是一个生成器：当你调用它时，你创建一个可以迭代的对象。每次迭代从中请求另一个值时，它将运行到下一个yield语句，并生成该值。它也是递归的，所以当你用五个项目运行它时，它会在最后四个项目中调用它，依此类推。

因此，如果它传递['A']，它会创建第二个生成器，它会传递一个空列表[]。这只会产生一个空列表，然后完成。主生成器将接收它，产生它（yield ss），然后yield [first]+ss，它将是['A']。总结果：[[], ['A']]

[s for s in subsets(S)]是列表理解。它相当于：

ss = []
for s in subsets(S)
    ss.append(s)

在这种情况下，它有点多余 - 您可以list(subsets(S))来实现相同的目标。如果要对每个对象集合执行某些操作，或者要对其进行过滤，则使用列表推导。

Answer 2

理解yield的方法是想象它只是一个return语句，附加的扭曲是下次调用该函数时，从yield语句继续执行。如果没有剩余产量，则会引发StopIteration异常。

一个更简单的例子应该清除：

>>> def foo():
...     for i in range(3):
...         yield i
... 
>>> x = foo()
>>> x
<generator object foo at 0x7f0cd5c30780>
>>> x.next()
0
>>> x.next()
1
>>> x.next()
2
>>> x.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

您可以像使用iterable一样使用生成器，因为for循环只是在内部捕获并处理StopIteration异常：

>>> x = foo()
>>> for i in x:
...     print i
... 
0
1
2
>>>

至于获取子集，有一种更简单的方法！
看看下面的食谱：

>>> from itertools import chain, combinations
>>>
>>> def powerset(iterable):
...     s = list(iterable)
...     return chain.from_iterable(combinations(s, r) for r in range(len(s)+1))
>>>
>>> S = ['A','B','C']
>>> list(powerset(S))
[(),
 ('A',),
 ('B',),
 ('C',),
 ('A', 'B'),
 ('A', 'C'),
 ('B', 'C'),
 ('A', 'B', 'C')]

Python 3 - [s for subsets（S）]和yield

2 个答案: