生成器函数（生成器函数不一定要使用yield关键字返回值）

1. 函数生成器怎么点出来
2. 随机时间怎么生成
3. python生成器和迭代器的区别

函数生成器怎么点出来

要使用函数,我们可以直接在公式栏上输入等号(= ),然后输入计算的公式。

输入完成后,点击回车键来确认公式,在单元格里,我们就可以得到计算后的结果了。

当然比较简单的公式可以用上面的直接输入的方法,如果是比较复杂的函数公式,我们可以用插入的方法来添加。选中一个单元格后,点击工具栏上的‘插入’---‘函数’。

在弹出的公式生成器里,我们可以输入字母来搜索公式。

打开文件，点击“插入”菜单，再点击“对象”，在弹出的对话框里找到“Microsoft 公式 3.0“，找到后鼠标选中，点击“确定”，就出现公式生成器的操作界面。

随机时间怎么生成

随机时间的生成可以通过使用计算机生成的随机数来实现。具体来说，可以使用随机数生成器函数来生成一个介于0和某个固定时间范围内的随机时间值。根据具体需求，可以调整固定时间的范围和随机数的生成方式来达到不同的随机时间效果。

随机时间可以通过使用随机数生成函数来实现。在大多数编程语言中，都有提供随机数生成函数，例如Python中的random模块。使用这些函数，您可以根据需要生成任意范围内的随机时间。具体实现方式可能会因编程语言和需求而有所不同，因此请参考您所使用的编程语言的文档或教程。

python生成器和迭代器的区别

1.迭代器是访问容器的一种方式，也就是说容器已经出现。我们是从已有元素拓印出一份副本，只为我们此次迭代使用。而生成器则是，而生成器则是自己生成元素的。也就是前者是从有到有的复制，而后者则是从无到有的生成。

2.在用法上生成器只需要简单函数写法，配合yield就能实现。而迭代器真正开发中很难使用到。我们可以把生成器看做，python给我们提供的特殊接口实现的迭代器。

Python生成器和迭代器都是用来遍历数据集合的对象，但它们之间有一些本质区别：

1. 生成器是一种特殊类型的迭代器。它类似于一个函数，可以在需要的时候“延迟”生成大量的数据，而不是在内存中一次性生成并存储所有的数据。这使得生成器非常适合处理大型数据集或无限序列等情况。

2. 迭代器是一种访问集合元素的方式，它具有惰性计算、无需一次性读取所有数据等优点。生成器是一种实现迭代器的简单方法，因为生成器函数可以通过yield语句每次产生一个值，并保持其状态以便下次继续产生值。

3. 生成器不同于普通函数，其执行过程中会保存当前执行的状态。在每次调用时，生成器会从上次停止的地方恢复执行，并产生新的值。这也意味着，在生成器中可以使用return语句提前结束并返回所需结果。

4. 另外一个重要的区别是，生成器可以实现复杂的数据管道和懒加载操作，即可以将多个生成器串联起来构成数据流水线，最终输出结果。而迭代器则一般只用于简单的元素遍历。

Python中生成器和迭代器都是用于迭代访问集合元素的工具，但是它们之间还是有一些区别的。具体如下：

1. 生成器是一种特殊的迭代器，它可以用函数来实现。生成器函数使用yield语句返回值，而不是使用return语句。生成器函数可以保存它们的状态，这意味着它们可以从上次离开的地方继续执行。而迭代器通常是使用类来实现的，每次调用 __next__ 方法都会返回下一个元素的值。

2. 生成器可以一次性生成一个序列中的所有元素，也可以逐个生成元素，这要根据具体的需求而定。而迭代器通常是一次只生成一个元素。

3. 生成器的主要优点是可以节省内存，因为它们不需要一次性生成整个序列，而只生成需要的元素。而迭代器通常需要将整个序列加载到内存中。

4. 生成器可以无限循环下去，而迭代器需要提前知道序列的长度或者在实现时设置一个终止条件。

综上所述，生成器和迭代器都是Python中非常有用的工具，它们可以帮助我们有效地处理大量数据和集合元素。在使用时，我们需要根据具体的需求来选择合适的工具，并了解它们之间的区别和优缺点，以便更好地利用它们。

到此，以上就是小编对于生成器函数不一定要使用yield关键字返回值的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。