`

关于Python中的yield

 
阅读更多

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

 

分享到:
评论
发表评论

文章已被作者锁定,不允许评论。

相关推荐

    python中yield的用法.docx

    python中yield的用法全文共3页,当前为第1页。python中yield的用法全文共3页,当前为第1页。python中yield的用法 python中yield的用法全文共3页,当前为第1页。 python中yield的用法全文共3页,当前为第1页。 Python...

    Python中yield返回生成器的详细方法.pdf

    Python中yield返回生成器的详细方法

    python中yield的用法详解——最简单,最清晰的解释

    主要介绍了python中yield的用法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

    python-yield用法详解.pdf

    python方法 python_yield用法详解

    通过实例简单了解Python中yield的作用

    主要介绍了通过实例简单了解Python中yield的作用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

    初步解析Python中的yield函数的用法

    主要介绍了Python中的yield函数,yield函数是生成器中的一个常用函数,本文来自于IBM官方网站的开发者文档的翻译,需要的朋友可以参考下

    python中yield的用法详解1

    1.程序开始执行以后,因为foo函数中有yield关键字,所以foo函数并不会真的执行,而是先得到一个生成器g(相当于一个对象) 2.直到调用next方法,fo

    python中yield的认识与学习|生成器

    接触python,yield就有点难度啦、都知道包含这个yield的函数就不是普通函数啦。就是一个生成器函数。 类型: 白话,他跟return的区别就是。他会为用户保留一个断点。return,程序执行一次之后,就会一切重新开始。...

    Python yield 使用浅析

    您可能听说过,带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),何谓 generator ? 我们先抛开 generator,以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。 如何生成斐波那契數列 斐波那契(Fibonacci)數...

    Python中Yield的基本用法

    带有yield的函数在Python中被称之为generator(生成器),也就是说,当你调用这个函数的时候,函数内部的代码并不立即执行 ,这个函数只是返回一个生成器(Generator Iterator)。 def generator(): for i in range(10...

    举例详解Python中yield生成器的用法

    yield是生成的意思,但是在python中则是作为生成器理解,生成器的用处主要可以迭代,这样简化了很多运算模型(还不是很了解是如何简化的)。 yield是一个表达式,是有返回值的. 当一个函数中含有yield时,它不再是一个...

    python中的yield使用方法

    今天在看其他同事的代码时,发现一个没使用过的python关键字 :yield  先问了一下同事,听他说了几句,有个模糊的印象,仅仅是模糊而已。于是自己去搜搜资料看。看了半天,逐渐清晰了。不过在工作机制以及应用上...

    浅析Python中yield关键词的作用与用法

    为了理解yield是什么,首先要明白生成器(generator)是什么,在讲生成器之前先说说迭代器(iterator),当创建一个列表(list)时,你可以逐个的读取每一项,这就叫做迭代(iteration)。 &gt;&gt;&gt; mylist = [1, 2, 3] &gt;&gt;&gt; ...

    Python 中由 yield 实现异步操作

    yield在python中初学时,觉得比较难理解。yield的作用: ①返回一个值、②接收调用者的参数 分析下面的代码: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- def consumer(): r = '' while True: n = yield r ...

    Python协程 yield与协程greenlet简单用法示例

    本文实例讲述了Python协程 yield与协程greenlet简单用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 协程 协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。 协程是啥 协程是python个中另外一种实现多任务的方式,只不过比线程更...

    Python库 | ffmpeg_progress_yield-0.1.2-py2.py3-none-any.whl

    python库,解压后可用。 资源全名:ffmpeg_progress_yield-0.1.2-py2.py3-none-any.whl

    python通过yield实现数组全排列的方法

    主要介绍了python通过yield实现数组全排列的方法,实例分析了全排列的概念及yield实现的技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics