Python中的yield浅析

2019-11-25 18:22:09

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供稿：网友

在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。

一、迭代器(iterator)

在Python中，for循环可以用于Python中的任何类型，包括列表、元祖等等，实际上，for循环可用于任何“可迭代对象”，这其实就是迭代器

迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发StopIteration。任何这类的对象在Python中都可以用for循环或其他遍历工具迭代，迭代工具内部会在每次迭代时调用next方法，并且捕捉StopIteration异常来确定何时离开。

使用迭代器一个显而易见的好处就是：每次只从对象中读取一条数据，不会造成内存的过大开销。

比如要逐行读取一个文件的内容，利用readlines()方法，我们可以这么写：

复制代码代码如下:

for line in open("test.txt").readlines():
    print line

这样虽然可以工作，但不是最好的方法。因为他实际上是把文件一次加载到内存中，然后逐行打印。当文件很大时，这个方法的内存开销就很大了。

利用file的迭代器，我们可以这样写：

复制代码代码如下:

for line in open("test.txt"):   #use file iterators
    print line

这是最简单也是运行速度最快的写法，他并没显式的读取文件，而是利用迭代器每次读取下一行。

二、生成器(constructor)

生成器函数在Python中与迭代器协议的概念联系在一起。简而言之，包含yield语句的函数会被特地编译成生成器。当函数被调用时，他们返回一个生成器对象，这个对象支持迭代器接口。函数也许会有个return语句，但它的作用是用来yield产生值的。

不像一般的函数会生成值后退出，生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态，他的本地变量将保存状态信息，这些信息在函数恢复时将再度有效

复制代码代码如下:

>>> def g(n):
...     for i in range(n):
...             yield i **2
...
>>> for i in g(5):
...     print i,":",
...
0 : 1 : 4 : 9 : 16 :

要了解他的运行原理，我们来用next方法看看：

复制代码代码如下:

>>> t = g(5)
>>> t.next()
0
>>> t.next()
1
>>> t.next()
4
>>> t.next()
9
>>> t.next()
16
>>> t.next()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

在运行完5次next之后，生成器抛出了一个StopIteration异常，迭代终止。
再来看一个yield的例子，用生成器生成一个Fibonacci数列：

复制代码代码如下:

def fab(max):
    a,b = 0,1
    while a < max:
        yield a
        a, b = b, a+b

>>> for i in fab(20):
... print i,",",
...
0 , 1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 ,

看到这里应该就能理解生成器那个很抽象的概念了吧~~

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