本文详细探讨了Python中的Generator函数，通过实例解释了如何使用yield和next实现迭代，阐述了for循环的工作原理，并给出了计算for循环次数、筛选质数等综合应用案例。 摘要生成于 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， #<generator object <genexpr> at 0...> t = ( _ for _ in range ( 10 ) if _ > 0 and _ % 2 == 0 ) while True : x = next ( t , 'stop' ) if x == 'stop' : break print ( x )

6、综合实例，for循环的计数：

from itertools import permutations sequence = [ _ for _ in permutations ( [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] ) ] #len = 120 def c ( sequence ) : c . starts += 1 for item in sequence : c . items += 1 yield item c . starts , c . items = 0 , 0 [ _ for _ in c ( sequence ) ] print ( c . starts , c . items ) [ _ for _ in c ( sequence ) ] print ( c . starts , c . items ) [ _ for _ in c ( sequence ) ] print ( c . starts , c . items ) #1 120 #2 240 #3 360 使用2，嵌套使用: [ j for _ in c ( sequence ) for i in c ( sequence ) for j in c ( sequence ) ] print ( c . starts , c . items ) #14521 1742520 #14521 = 1 + 120 + 120*120 （第一个for循环 + 第二个for循环 + 第三个for循环） #1742520 = 120 + 120*120 + 120*120*120 使用3，加入限定条件: [ j for _ in c ( sequence ) if _ . index ( 1 ) == 0 and _ . index ( 2 ) == 1 for i in c ( sequence ) if i . index ( 2 ) == 1 and i . index ( 3 ) == 2 for j in c ( sequence ) if j . index ( 4 ) == 3 and j . index ( 5 ) == 4 ] print ( c . starts , c . items ) #43 5160

7、综合实例，列表中的质数

def get_prime ( lst , start ) : t = iter ( lst ) try : while True : x = next ( t ) if x > start and isPrime ( x ) : yield x except : [ _ for _ in get_prime ( [ 1 , 83 , 89 , 5 , 6 , 7 , 8 , 31 , 37 ] , 5 ) ] #列表中大于5的质数： #[83, 89, 7, 31, 37]

8、综合实例，所有质数

5之后的所有质数： def ints ( start , end = None ) : i = start while i <= end or end is None : yield i i += 1 def get_prime ( start ) : t = ints ( start ) try : while True : x = next ( t ) if x > start and isPrime ( x ) : yield x except : [ _ for _ in get_prime ( 5 ) ] #[7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47... 1、 yield 有两个方法： next 和send。 2、带有 yield 的 函数 不是 函数 而是一个生成器。 3、 yield 相当于return会作为生成器返回一个 yield 后面的值。 4、生成器每执行到 yield 语句后，返回之后会终止，当下一次启动生成器接着上一次继续运行。 5、 next 和send相当于生成器的开启开关。不同的是send会强制给 yield 后面的值变成所赋的值。 6、用在 for 循环 中时，程序会默认启动 next 方法来启动生成器（自己理解的） 参考资料1 参考资料2 腾讯校招官网显示，2022届腾讯校招开放技术、产品、设计等岗位共计 78 个，且以IT岗为主。 另据各大招聘平台统计数据，腾讯2022届研发岗应届生基础月薪在1.7万-2.3万之间，签字费（针对优秀人才的额外奖励）3万，股票依据不同等级从6万到20万不等，就算是最低等级的“白菜包”，年薪总包也远超40万元。 作为一个代码打工仔，对于绝大部分程序员来说，想要成为牛 在 Python 中， 使用 了 yield 的 函数 被称为生成器（ generator ）。 跟普通 函数 不同的是，生成器是一个返回迭代器的 函数 ，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。 在 调用 生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时 函数 会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next () 方法时从当前位置继续运行。

yield 是 python 的关键字，在本例子的 for 循环 中，对于每轮 循环 ， yield 相当于一次return（其实是返回了一个生成器）， 循环 每次执行到 yield 语句的位置时，返回 yield 后面的值，同时会记住本次 循环 进行到哪里（比如本例中，当 i 取值取到 2 ，下次 i 会继续往后 循环 ，不会重复再取 1 ），下次进入 循环 时，会从 yield 的位置继续执行，直到 循环 条件不满足，结束。 下面结...

【MCM】2020C题（总结和论文分享） 前言：QAQ ，数学建模美赛竟然在两个多月的疫情中结束了，美赛的这段时间效率属实高，仿佛是这两个月没有学习一下子迸发出的潜力一样。然后通过美赛也学了点知识，并且同时验证了计科学子比非计科学子更适合MCM，毕竟是要在 计算 机上操作的。为了防止以后忘记这次美赛的东西，或者误删文件，现在来做个总结吧！ 文章目录【MCM】2020C题（总结和论文分享）C题题目：数据...