博文纲领：
- 1、如何理解Python中的yield用法?
- 2、Python进阶——如何正确使用yield?
- 3、Python创建生成器的两种方法
- 4、详解Python中的排列组合生成器
- 5、详解Python3中yield生成器的用法
- 6、python—random—随机种子seed—1
如何理解Python中的yield用法?
Python中的yield用于创建一个可迭代的生成器，它允许函数逐个生成值，而不是一次性返回所有结果。以下是关于yield用法的详细解释：与return的区别：return会一次性返回函数的所有结果，并导致程序终止，局部变量也会被销毁。
在Python中，yield是一个关键概念，它与return虽然相似，但功能上有着显著的差异。首先，让我们将yield理解为return的生成器版本，它们都在函数中用于返回结果，但方式不同。return的函数会一次性返回所有结果，导致程序终止并销毁局部变量。
理解Python中的yield用法，首先需要了解生成器函数的概念。生成器函数通过使用yield关键字，可以在循环中生成一系列值，而非一次性返回所有值。这种特性使得生成器函数在处理大量数据时更加高效，特别是当数据量巨大，无法一次性加载到内存中。
使用next方法获取生成器的下一个值。send方法可以向生成器发送一个值，并在遇到下一个yield语句时返回该值。throw方法允许向生成器抛出一个异常。应用场景：大集合生成：使用yield可以节省内存，因为它避免了一次性加载大量数据到内存中。简化代码结构：在递归逻辑中使用yield可以使代码更加简洁和易读。
首先，我们来看看 yield 的英文单词的意思。yield 在英语中的意思是“出产（作物）；产生（收益、效益等）；提供”。这个词语的含义可以帮助我们更好地理解 yield 在 Python 中的作用。在初学 Python 的时候，我对于 yield 关键字的认知仅仅停留在它是一种特殊的 return，能够理解其用法即可。
Python进阶——如何正确使用yield?
1、当调用生成器函数时，函数执行到第一个yield语句时暂停，并返回该语句的值。下次迭代时，从上次暂停的位置继续执行，直到遇到下一个yield语句或函数结束。生成器的方法：使用next方法获取生成器的下一个值。send方法可以向生成器发送一个值，并在遇到下一个yield语句时返回该值。
2、一个简单的生成器函数，使用yield逐个生成数字1， 2， 3。每次调用next方法时，函数会按顺序生成下一个数字，并暂停在当前的yield语句处。总结：yield是Python中一个强大的特性，它允许函数创建生成器，以逐个生成值的方式处理数据，而不是一次性返回所有结果。
3、一个简单的生成器函数示例如下：通过定义一个函数并使用yield关键字，我们可以创建一个生成器，它每次调用时返回序列中的下一个值。
4、Python3中yield生成器的用法详解如下： 生成器的基本概念： 生成器是一种特殊的函数，它通过yield关键字实现迭代，而不是像普通函数那样通过return返回值。 生成器函数返回的是一个迭代器对象，可以连续调用next方法获取序列中的值。
5、return 关键字用于函数中，紧跟一个表达式，表示函数调用时返回一个值。程序执行至return语句时，函数立即结束，后续代码不执行。使用return可提前终止函数。yield 与迭代器和生成器概念相关。迭代器用于迭代操作，通过__next__方法提供元素，节省内存，按需调用元素。
6、在Python中，yield是一个关键概念，它与return虽然相似，但功能上有着显著的差异。首先，让我们将yield理解为return的生成器版本，它们都在函数中用于返回结果，但方式不同。return的函数会一次性返回所有结果，导致程序终止并销毁局部变量。
Python创建生成器的两种方法
方法一 要创建一个生成器，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[ ]改成( )创建L和G的区别仅在于最外层的[ ]和( )，L是一个列表，而G是一个生成器。
创建生成器：可以通过两种方式创建生成器，一种是使用生成器表达式，另一种是定义生成器函数。使用生成器：生成器返回的迭代器可以使用for循环进行迭代，或者使用next函数逐个获取值。此外，还可以使用send函数在yield点传递值，激活生成器。
总结： 迭代器是Python中用于遍历集合的通用接口，通过实现iter和next方法，可以按需获取集合中的元素。 生成器是迭代器的一种特殊形式，通过yield关键字实现，能够按需生成值，更加节省内存和高效。
详解Python中的排列组合生成器
Python中的排列组合生成器主要通过functools模块提供，主要包括product、permutations、combinations和combinations_with_replacement四个函数。以下是这些函数的详细解释：product函数：功能：生成多个可迭代对象的笛卡尔积。核心概念：笛卡尔积，即对多个集合中的元素进行所有可能的有序对组合。
除了product，functools中还有permutations()、combinations()和combinations_with_replacement()这三个生成器，分别用于排列、无重复组合和重复组合。它们的区别在于元素的重复性和顺序性，通过对比它们的输出，可以更好地理解这些概念。
Python中的itertools模块确实提供了高效生成排列组合的方法。具体来说：排列：使用permutations函数可以生成序列的所有排列。例如，itertools.permutations会生成A， B， C这三个字符的所有可能排列。该函数还允许指定排列的长度，例如itertools.permutations会生成长度为2的所有排列。
排列：使用itertools.permutations函数可以生成指定长度的排列。如果r未指定或为None，则生成输入序列的所有可能排列。例如，permutations将生成AB， AC， AD， BC， BD， CD等所有长度为2的排列。组合：使用itertools.combinations函数可以生成指定长度的组合。组合中的元素不重复。
模块概述itertools模块主要关注于创建和使用迭代器，以实现高效循环。这些工具在Python中形成了一套快速、内存节省的核心工具集。它们共同构成了“迭代器代数”，为在纯Python环境下创建高效和专门工具提供了基础。排列组合生成器在itertools中，排列组合功能是通过几个特定函数实现的。
详解Python3中yield生成器的用法
1、Python3中yield生成器的用法详解如下： 生成器的基本概念： 生成器是一种特殊的函数，它通过yield关键字实现迭代，而不是像普通函数那样通过return返回值。 生成器函数返回的是一个迭代器对象，可以连续调用next方法获取序列中的值。
2、一个简单的生成器函数，使用yield逐个生成数字1， 2， 3。每次调用next方法时，函数会按顺序生成下一个数字，并暂停在当前的yield语句处。总结：yield是Python中一个强大的特性，它允许函数创建生成器，以逐个生成值的方式处理数据，而不是一次性返回所有结果。
3、生成器，就是由yield定义的函数，调用它会返回一个生成器对象。当调用生成器时，函数在遇到yield会暂停，保存状态，然后在下一次调用next()时，从暂停点继续执行，直至生成器的所有值都被取出。举个例子，像下面的简单生成器函数：每当调用next()，函数会按顺序生成1， 2， 3，然后停止。
python—random—随机种子seed—1
1、初始化随机数生成器的状态：random.seed中的数字1作为种子值，决定了随机数生成器的初始状态。由于随机数生成算法是确定的，因此相同的初始状态将产生相同的随机数序列。
2、随机种子是一个概念，它在Python的random和numpy库中得到了广泛的应用。简单来说，随机种子就是用于初始化随机数生成器的特定值。当我们在程序中使用了随机数，如果希望得到完全相同的输出结果，那么设置随机种子就显得尤为重要。
3、seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值。如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随即数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同，设置的seed()值仅一次有效。
4、若`x`相同，每次调用`random.random()`将生成相同的随机数；若未指定`x`，则每次生成的随机数可能不同。
5、在Python编程中，随机数种子是确保可重复性的重要工具。设置随机数种子能够保证在同一代码执行环境下，每一次运行都能获得相同的随机数序列，这对于科研、开发测试和模拟实验非常关键。首先，让我们来了解一下使用random.seed()函数来设置随机数种子。