yield внутри функции, которая будет принимать параметры как обычная функция. Например:
def my_generator(start, end):
for i in range(start, end):
yield i
gen = my_generator(1, 5) и используйте next(gen) или итерацию for value in gen: чтобы получить значения.
Превратить обычную функцию с параметрами в генератор в Python довольно просто. Ключевое отличие генератора от обычной функции заключается в использовании ключевого слова yield вместо return. yield приостанавливает выполнение функции и возвращает значение, а при следующем вызове функции (через next() или в цикле for) выполнение продолжается с того места, где оно было приостановлено. Состояние функции между вызовами сохраняется.
Вот пример:
def my_generator(start, end, step=1):
"""Генератор, возвращающий числа в заданном диапазоне с заданным шагом."""
current = start
while current < end:
yield current
current += step
# Использование генератора
for num in my_generator(1, 10, 2):
print(num) # Вывод: 1, 3, 5, 7, 9
# Другой пример использования
my_gen = my_generator(0, 5)
print(next(my_gen)) # Вывод: 0
print(next(my_gen)) # Вывод: 1
print(next(my_gen)) # Вывод: 2
print(next(my_gen)) # Вывод: 3
print(next(my_gen)) # Вывод: 4
try:
print(next(my_gen)) # Вывод: StopIteration (генератор исчерпан)
except StopIteration:
print("Генератор исчерпан")
Объяснение:
my_generator принимает параметры start, end и необязательный параметр step.while для генерации чисел.yield current возвращает текущее значение current и приостанавливает выполнение функции.for или функцию next()), выполнение функции возобновляется с того места, где было приостановлено, то есть со строки current += step.current < end становится ложным, цикл завершается, и генератор больше не возвращает значений. При попытке получить следующее значение генерируется исключение StopIteration.Таким образом, просто заменив return на yield и добавив логику генерации последовательности, вы можете превратить обычную функцию с параметрами в генератор.