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:
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:
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
>>> 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:
>>> 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 "<stdin>", line 1, in <module> 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:
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 ,
修改原数组的值:
def addlist(alist): for i in alist: yield i + 1 alist = [1, 2, 3, 4] for x in addlist(alist): print x,
yield的其它理解:
1. 包含yield的函数
假如你看到某个函数包含了yield,这意味着这个函数已经是一个Generator,它的执行会和其他普通的函数有很多不同。比如下面的简单的函数:
def h(): print 'To be brave' yield 5 h()
可以看到,调用h()之后,print 语句并没有执行!这就是yield,那么,如何让print 语句执行呢?这就是后面要讨论的问题,通过后面的讨论和学习,就会明白yield的工作原理了。
2. yield是一个表达式
Python2.5以前,yield是一个语句,但现在2.5中,yield是一个表达式(Expression),比如:
m = yield 5
表达式(yield 5)的返回值将赋值给m,所以,认为 m = 5 是错误的。那么如何获取(yield 5)的返回值呢?需要用到后面要介绍的send(msg)方法。
3. 透过next()语句看原理
现在,我们来揭晓yield的工作原理。我们知道,我们上面的h()被调用后并没有执行,因为它有yield表达式,因此,我们通过next()语句让它执行。next()语句将恢复Generator执行,并直到下一个yield表达式处。比如:
def h(): print 'Wen Chuan' yield 5 print 'Fighting!' c = h() c.next()
c.next()调用后,h()开始执行,直到遇到yield 5,因此输出结果:
Wen Chuan
当我们再次调用c.next()时,会继续执行,直到找到下一个yield表达式。由于后面没有yield了,因此会拋出异常:
Wen Chuan Fighting! Traceback (most recent call last): File "/home/evergreen/Codes/yidld.py", line 11, in <module> c.next() StopIteration
4. send(msg) 与 next()
了解了next()如何让包含yield的函数执行后,我们再来看另外一个非常重要的函数 send(msg)。其实next()和send()在一定意义上作用是相似的,区别是send()可以传递yield表达式的值进去,而next()不 能传递特定的值,只能传递None进去。因此,我们可以看做
c.next() 和 c.send(None) 作用是一样的。
来看这个例子:
def h(): print 'Wen Chuan', m = yield 5 # Fighting! print m d = yield 12 print 'We are together!' c = h() c.next() #相当于c.send(None) c.send('Fighting!') #(yield 5)表达式被赋予了'Fighting!'
输出的结果为:
Wen Chuan Fighting!
需要提醒的是,第一次调用时,请使用next()语句或是send(None),不能使用send发送一个非None的值,否则会出错的,因为没有yield语句来接收这个值。
5. send(msg) 与 next()的返回值
send(msg) 和 next()是有返回值的,它们的返回值很特殊,返回的是下一个yield表达式的参数。比如yield 5,则返回 5 。到这里,是不是明白了一些什么东西?本文第一个例子中,通过for i in alist 遍历 Generator,其实是每次都调用了alist.Next(),而每次alist.Next()的返回值正是yield的参数,即我们开始认为被压进 去的东东。我们再延续上面的例子:
def h(): print 'Wen Chuan', m = yield 5 # Fighting! print m d = yield 12 print 'We are together!' c = h() m = c.next() #m 获取了yield 5 的参数值 5 d = c.send('Fighting!') #d 获取了yield 12 的参数值12 print 'We will never forget the date', m, '.', d
输出结果:
Wen Chuan Fighting!
We will never forget the date 5 . 12
6. throw() 与 close()中断 Generator
中断Generator是一个非常灵活的技巧,可以通过throw抛出一个GeneratorExit异常来终止Generator。Close()方法作用是一样的,其实内部它是调用了throw(GeneratorExit)的。我们看:
def close(self): try: self.throw(GeneratorExit) except (GeneratorExit, StopIteration): pass else: raise RuntimeError("generator ignored GeneratorExit") # Other exceptions are not caught
因此,当我们调用了close()方法后,再调用next()或是send(msg)的话会抛出一个异常:
Traceback (most recent call last): File "/home/evergreen/Codes/yidld.py", line 14, in <module> d = c.send('Fighting!') #d 获取了yield 12 的参数值12 StopIteration
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