该函数返回一个包含查询结果的元组列表。如果 cur.fetchall() 返回 None，可能是由于以下多种问题导致的。...预期在下一个循环中，cur.fetchall() 方法应该返回一个包含所有表名的元组，其中应该包括新创建的表。但实际上，cur.fetchall() 方法却返回了 None。...version sql += "INSERT INTO %s VALUES ('HFRHWHARDWAREVERSION',结论检查 SQL 语句是否成功执行：确保查询是正确的，并且确实返回了结果...通过这些步骤，我们可以排查 pymysql 中 cur.fetchall() 返回 None 的问题。
Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...答： 它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...没有返回那个值。 因此，尽管递归确实发生了，但返回值却被丢弃了，然后你会从函数末尾退出。...在函数末尾退出意味着 Python 会隐式地返回 None，就像下面这样： >>> def f(x): ......Python3 documentation 因此，除了在 if 语句中调用 get_input() 之外，还需要返回递归调用返回的内容。
它们的执行效果跟直接写 return 语句相比，是完全相同的： 这 4 个例子属于两种类型：一种没有写 return，但是都有隐藏的 return 返回值；一种写了 return，而且实际也有返回值。...不管有没有写 return，它们都会执行 return 的逻辑，而且默认的返回值就是 None。 那么，问题来了：Python 的函数为什么能默认返回 None 呢？它是如何实现的呢？...答案就在解释器中，当 CPython 解释器执行到函数的最后一个代码块时，若发现没有返回值，它就会主动地加上一个 Py_None 值返回（出自：compile.c）： 也就是说，如果定义的函数没有返回值...，Python 解释器就会（强行地）默认给我们注入一段返回逻辑！...那么，这就会引出新的问题：Python 为什么要求函数都要有返回值呢？为什么它不像某些语言那样，提供一个 void 关键字，支持定义无返回值的空函数呢？
但递归函数的返回值有时会出现意想不到的情况。 下面来举一个例子： >>> def fun(i): ... i += 1 ... if i < 5: ... ...return i ... >>> r = fun(0) >>> print(r) 比如上面这段代码，乍一看没什么问题，但返回值并不是我们期望的 5，而是 None。...>>> print(r) None 要解决这个问题也简单，就是在执行递归调用的时候，加上 return 语句。 修改之后的代码如下： >>> def fun(i): ...
# 函数体 # return 返回值 (可选) Python 函数中没有显示定义返回值 , 那么返回的就是 特殊字面量 None , 其类型是 ; None...- 接收 None 返回值 下面的代码中 , hello 函数没有使用 return 关键字 返回 返回值 ; 该 hello 函数 没有显示定义 返回值 , 实际上该函数返回的是 None 返回值...; 使用变量接收该函数的返回值 , 返回值是 None , 返回值类型是 NoneType ; 代码示例 : """ 接收 函数 None 返回值示例 """ # 定义无返回值的函数 def hello...return 关键字返回 None 在该示例中 , 比上一个示例多了 return None 返回值 , 其执行效果与没有返回值一模一样 ; 代码示例 : """ 接收 函数 None 返回值示例 ""...None 二、None 值应用场景 ---- 1、None 值应用场景简介 函数 None 返回值应用场景 : 函数返回值 : 表示函数没有返回值 ; 用于 if
js返回生成器的两种方法 方法说明 1、使用生成器函数的构造函数创建生成器函数，生成器函数返回生成器，实际使用少。 2、使用function*声明的函数是生成器函数，生成器函数返回的是生成器。...counter[Symbol.iteratro](); // counterGen {[[GeneratorStatus]]: "suspended"}， counter 是一个可迭代对象 以上就是js返回生成器的两种方法
简单来说：只要在函数中有 yield 关键字的就称为 生成器 此时按照调用函数的方式( 案例中为 F = fib(5) )使用生成器就不再是执行函数体了，而是会 返回一个生成器对象，然后就可以按照使用...yield 关键字有两点作用： 保存当前上下文环境即运行状态（断点），然后暂停执行，即将生成器（函数）挂起 将 yield 关键字后面表达式的值作为返回值返回，此时可以理解为起到了 return 的作用...可以使用 next() 函数让生成器从断点处继续执行，即唤醒生成器（函数） 说明 Python3 中的生成器可以使用 return 返回最终运行的返回值，而 Python2 中的生成器 不允许 使用...return 返回一个返回值（即可以使用 return 从生成器中退出，但 return 后不能有任何表达式）。...例如：执行到 yield 时，fun() 函数作用暂时保存，返回 i 的值；temp 接收下次 f.send("python")，send发送过来的值，next(f) 等价 f.send(None) def
while True: term = yield if term is None: break # 为了返回值，协程必须正常终止；这里是退出条件...next(coro_avg) >>> coro_avg.send(20) # 并没有返回值 >>> coro_avg.send(30) >>> coro_avg.send(40) # 发送None终止循环...生成器对象会抛出StopIteration异常。异常对象的value属性保存着返回值。...子生成器返回之后，解释器会抛出StopIteration异常，并把返回值附加到异常对象上，只是委派生成器恢复。...# 如果没有group.send(None)，那么averager子生成器永远不会终止，委派生成器也永远不会在此激活，也就不会为result[key]赋值 group.send(None)
如果发送的值为None,那么会给委派调用子生成器的__next__()方法。...如果发送的值不是None,那么会调用子生成器的send方法，如果调用的方法抛出StopIteration异常，那么委派生成器恢复运行，任何其他异常都会向上冒泡，传给委派生成器 生成器退出时，生成器(或子生成器...send方法 send方法只有一个参数，就是发送值到生成器，调用send(None)相当于调用生成器的next()方法 因为我们开始执行生成器函数的时候，并没有实际执行生成器函数中的代码而是返回一个生成器对象...，所以我们需要调用next()或者send(None)来激活协程 与next（）方法一样，send（）方法返回generator-iterator产生的下一个值，如果生成器正常退出或已经退出，则引发StopIteration...如果生成器引发未捕获的异常，它将传播到send（）的调用者 throw方法 让生成器在被挂起的位置抛出指定的异常，如果生成器捕获了异常并且返回的另外一个值，那么这个值就是g.throw()返回的值 如果生成器没有捕获异常
但是需要注意在一个生成器对象没有执行next方法之前，由于没有yield语句被挂起，所以执行send方法会报错，除非执行sene(None) throw方法 作用 它的实现手段是通过向生成器对象在上次被挂起处...之后会继续执行生成器对象中后面的语句，知道遇到下一个yield语句返回。如果在生成器对象方法执行完毕后，依然没有遇到yield语句，跑出StopIteration异常。...for i in range(4): acc.send(i) acc.send(None) # 结束 for i in range(5): acc.send(i) acc.send(None...(x) #然后将x在send给writer子生成器 except StopIteration: #处理子生成器返回的异常 pass # 包装器也是个生成器，上面所有复杂的写法也可以用...coro1.send(None) # 生成器准备好接收数据 while True: try: try: x =
如果生成器处理了抛出的异常，代码会向前执行到下一个yield表达式，而产出的值会成为调用generator.throw方法代码的返回值。...委派生成器在yield from 表达式处暂停时，调用方可以直接把数据发给子生成器，子生成器再把产出产出值发给调用方，子生成器返回之后，解释器会抛出StopIteration异常，并把返回值附加到异常对象上...averager实例运行完毕后，返回的值会绑定到results[key]上，while 循环会不断创建averager实例，处理更多的值 并且上述代码中的子生成器可以使用return 返回一个值，而返回的值会成为...如果发送的值为None,那么会给委派调用子生成器的__next__()方法。...如果发送的值不是None,那么会调用子生成器的send方法，如果调用的方法抛出StopIteration异常，那么委派生成器恢复运行，任何其他异常都会向上冒泡，传给委派生成器 生成器退出时，生成器(或子生成器
一个生成器函数返回一个特殊的迭代器类型，叫做生成器。...生成器函数使用yield语句代替了return语句。调用一个生成器函数将会返回一个生成器对象，而不是执行函数中的代码。...比如，让我们看一下下面这个生成器的代码： 调用countdown将会返回一个生成器对象，这个对象能够从n数到0。因为生成器都是迭代器，所以我们可以对结果调用iter，这会得到一个同样的对象。...接下来是上面内容的一些总结： 生成器函数拥有yield语句，并且会返回一个生成器对象 对生成器对象调用iter会得到一个同样的对象，并且不会修改生成器的状态 生成器的函数主体不会被执行，直到调用next...使用ok命令来进行测试：python3 ok -q remainders_generator 答案 我们在一个生成器内部实现一个生成器，然后在外部调用内部的生成器，返回生成器对象。
当我们调用一个生成器函数时，它并不会立即执行函数体，而是返回一个生成器对象。只有在实际请求下一个值时，它才会执行到下一个 yield 语句。...，但函数体还未开始执行print("第一步：创建生成器")next(avg) # 启动生成器，运行到第一个 yield，返回 Noneprint("第二步：生成器已启动，...计算 average = 60/3 = 20.0 # 3. yield 返回 20.0每次 send 调用，生成器都会在 value = yield average...float# 使用示例proc = number_processor()next(proc) # 启动生成器，返回 0print(proc.send("hello")) # 输出 1print(proc.send...# 协变（T_co）示例：# 如果一个函数返回 Dog，它也可以用在需要返回 Animal 的地方generator1: Generator[Animal, Animal, None] = dog_generator
python3.3后，pep380对生成器函数做了两处改动： 生成器可以返回一个值；以前，如果生成器中给return语句提供值，会抛出SyntaxError异常。...函数，因为生成器还没有启动，没有在yield语句处暂停，所以开始无法发送数据 # 发送 None 可以达到相同的效果 my_coro.send(None) next(my_coro)# 此时协程处于...primer函数；调用primer函数时，返回预激后的生成器。...primer函数；调用primer函数时，返回预激后的生成器。...如果生成器处理了抛出的异常，代码会向前执行到下一个yield表达式，而产出的值会成为调用throw方法得到的返回值。如果没有处理，则向上冒泡，直接抛出。
如果生成器处理了抛出的异常，代码会向前执行到下一个 yield 表达式，而产出的值会成为调用 generator.throw方法得到的返回值。...为了得到返回值，协程必须正常终止；然后生成器对象会抛出StopIteration 异常，异常对象的 value 属性保存着返回的值。...子生成器返回之后，解释器会抛出 StopIteration 异常，并把返回值附加到异常对象上，此时委派生成器会恢复。...5. coroutine.send(None) 终止 averager 子生成器，子生成器抛出 StopIteration 异常并将返回的数据包含在异常对象的value中，yield from 可以直接抓取...使用 send() 方法发给委派生成器的值都直接传给子生成器。如果发送的值是None，那么会调用子生成器的 next() 方法。如果发送的值不是 None，那么会调用子生成器的 send() 方法。
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。...生成器 yield 用法 函数里面的 return 应该都知道，当函数遇到return 后就返回某个值，不会继续往下了。...yield 可以理解成return ，但不能完成等于return ，当程序运行到yield 后， 会返回某个值，返回之后程序就不再往下运行了。...生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，简单点理解生成器就是一个迭代器。...给过来的，这时候可以把yield 当成一个变量，这个变量的值默认是None，所以打印：my name is : None 接下来通过send() 方法给yield 赋值。
") a = gen.send(None) print('从生成器中获取一个值', a) b = gen.send(None) print('获取到的第二个值', b) # out # 启动生成器 #...，长得像个函数，但是调用之后却返回一个生成器对象。...如果有传入参数，就将参数入栈，用这种方式来向生成器传递值。然后更改生成器运行状态。通过 PyEval_EvalFrameEx 函数运行生成器保存的栈帧，返回值。...想要获得 return 的返回值，要么用 try 语句捕获异常要么用 yield from 表达式获取值。 ? yield from 另外一点就是，能将内层的生成器的返回值，传到外层。 ?...coro 通过 coro.send(None) 启动，遇到 io 操作，会用 yield 返回一个 future。io 操作完成之后， 回调函数通过 coro.send(None) 继续往下进行。
但是它和return有点不一样，return返回后，程序终止，但是yield返回的是一个生成器，同时会记住当前程序的执行位置。下面是一个示例代码 gen方法是一个生成器 #!...# end...... # starting...... # 5 我们可以看到打印输出，第二个输出是接着第一个next输出的，yield返回的值并不会直接赋值给res，yield返回的值是返回给生成器...我们可以通过打断点的方式，可以看到这个程序的执行顺序： gen方法返回一个生成器之后，并不会直接执行，需要激活生成器 当遇到第一个next的时候，生成器被激活，开始执行gen方法里面的while代码，...，但是res并没有赋值，所以是None，遇到yield时，程序暂停，所以没有res，但是yield给gen函数返回了一个值5，所以会打印5 当遇到第二个next时，会重新开始执行，从打印res开始执行，...执行完后续代码后，再次进入while循环，遇到yield程序再次暂停 res的值一直是None，但是有没有办法更改呢，是可以的，生成器提供了一个send方法，以下代码可以通过send方法改变res，再遇到第三个
(item for item in iterable if function(item)) 如果filter的第一个参数为None，则不过滤返回全部，等同于下面的生成器表达式用法。...map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) map是Python中常用的原生生成器，将迭代对象中的每一个元素传入func进行映射返回新的迭代对象。...合并生成器接收多个可迭代对象参数，将他们组合后返回新的生成器对象。...此类生成器将传入的可迭代对象经过整理后，以生成器的形式全部返回。...itertools.groupby(iterable, key=None) groupby生成器可以根据key，将iterable分组，返回的生成器的元素为(key, iterable)的元组形式。
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