收益率有一种罕见的表现

Question

我正在写一个生成器，但发生了一些我不明白的事情：

我的一段代码：

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()) 

预期产量

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), ...)

所以它起作用了。我喜欢这样：

>>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，到目前为止一切正常。 问题是，如果出于某种原因，我想重复计算，例如测量时间，我会得到：

>>> 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

所以我不明白：

1. 为什么以前有效而现在不行
2. 为什么说“需要0个以上的值才能解包”？？我以为我做得很好。你知道吗

注意：

如果有人想提出任何其他方法来产生这4个值，那将是非常受欢迎的。你知道吗

Answer 1

生成器的关键是只生成一次值，而不将值保存在内存中。你知道吗

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。你知道吗

要创建新的生成器，只需重复以下两条语句：

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

如果您希望在不修改生成器代码的情况下使用列表，则可以使用列表捕获生成器的输出。你知道吗

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