您的位置:首页 > 编程语言 > Python开发

[python]yield详解

2016-05-04 20:27 357 查看
导读:此文由伯乐在线
刘志军编译自stackoverflow
Python标签中投票率最高的一个问题《The
Python yield keyword explained》,e-satis 详细回答了关于yield
以及 generator、iterable、iterator、iteration之间的关系。

迭代器(Iterator)

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)。

Python

123456mylist = [1, 2, 3] for i in mylist : print(i)123
Mylist就是一个迭代器,不管是使用复杂的表达式列表,还是直接创建一个列表,都是可迭代的对象。Python

1

2

3

4

5

6

mylist
=
[x*x
for
x
in
range(3)]

for
i
in
mylist
:

print(i)

0

1

4

你可以使用“for··· in ···”来操作可迭代对象,如:list,string,files,这些迭代对象非常方便我们使用,因为你可以按照你的意愿进行重复的读取。但是你不得不预先存储所有的元素在内存中,那些对象里有很多元素时,并不是每一项都对你有用。

生成器(Generators)

生成器同样是可迭代对象,但是你只能读取一次,因为它并没有把所有值存放内存中,它动态的生成值:

Python

123456mygenerator = (x*x for x in range(3))for i in mygenerator :print(i)014
使用()和[]结果是一样的,但是,第二次执行“ for in mygenerator”不会有任何结果返回,因为它只能使用一次。首先计算0,然后计算1,之后计算4,依次类推。YieldYield是关键字, 用起来像return,yield在告诉程序,要求函数返回一个生成器。Python

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

def
createGenerator()
:

mylist
=
range(3)

for
i
in
mylist
:

yield
i*i

mygenerator
=
createGenerator()
#
create a generator

print(mygenerator)
#
mygenerator is an object!

<generator
object
createGenerator
at
0xb7555c34>

for
i
in
mygenerator:

print(i)

0

1

4

这个示例本身没什么意义,但是它很清晰地说明函数将返回一组仅能读一次的值,要想掌握yield,首先必须理解的是:当你调用生成器函数的时候,如上例中的createGenerator(),程序并不会执行函数体内的代码,它仅仅只是返回生成器对象,这种方式颇为微妙。函数体内的代码只有直到每次循环迭代(for)生成器的时候才会运行。

函数第一次运行时,它会从函数开始处直到碰到yield时,就返回循环的第一个值,然后,交互的运行、返回,直到没有值返回为止。如果函数在运行但是并没有遇到yield,就认为该生成器是空,原因可能是循环终止,或者没有满足任何”if/else”。

接下来读一小段代码来理解生成器的优点:

控制生成器穷举

Python

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334>>> class Bank(): # 创建银行,构造ATM机... crisis = False... def create_atm(self) :... while not self.crisis :... yield "$100">>> hsbc = Bank() # 没有危机时,你想要多少,ATM就可以吐多少>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()>>> print(corner_street_atm.next())$100>>> print(corner_street_atm.next())$100>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']>>> hsbc.crisis = True # 危机来临,银行没钱了>>> print(corner_street_atm.next())<type 'exceptions.StopIteration'>>>> wall_street_atm = hsbc.ceate_atm() # 新建ATM,银行仍然没钱>>> print(wall_street_atm.next())<type 'exceptions.StopIteration'>>>> hsbc.crisis = False # 麻烦就是,即使危机过后银行还是空的>>> print(corner_street_atm.next())<type 'exceptions.StopIteration'>>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # 构造新的ATM,恢复业务>>> for cash in brand_new_atm :... print cash$100$100$100$100$100$100$100$100$100
对于访问控制资源,生成器显得非常有用。迭代工具,你最好的朋友迭代工具模块包含了操做指定的函数用于操作迭代器。想复制一个迭代器出来?链接两个迭代器?以one liner(这里的one-liner只需一行代码能搞定的任务)用内嵌的列表组合一组值?不使用list创建Map/Zip?···,你要做的就是 import itertools,举个例子吧:四匹马赛跑到达终点排名的所有可能性:Python

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

>>>
horses
=
[1,
2,
3,
4]

>>>
races
=
itertools.permutations(horses)

>>>
print(races)

<itertools.permutations
object
at
0xb754f1dc>

>>>
print(list(itertools.permutations(horses)))

[(1,
2,
3,
4),

(1,
2,
4,
3),

(1,
3,
2,
4),

(1,
3,
4,
2),

(1,
4,
2,
3),

(1,
4,
3,
2),

(2,
1,
3,
4),

(2,
1,
4,
3),

(2,
3,
1,
4),

(2,
3,
4,
1),

(2,
4,
1,
3),

(2,
4,
3,
1),

(3,
1,
2,
4),

(3,
1,
4,
2),

(3,
2,
1,
4),

(3,
2,
4,
1),

(3,
4,
1,
2),

(3,
4,
2,
1),

(4,
1,
2,
3),

(4,
1,
3,
2),

(4,
2,
1,
3),

(4,
2,
3,
1),

(4,
3,
1,
2),

(4,
3,
2,
1)]

理解迭代的内部机制:

迭代(iteration)就是对可迭代对象(iterables,实现了__iter__()方法)和迭代器(iterators,实现了__next__()方法)的一个操作过程。可迭代对象是任何可返回一个迭代器的对象,迭代器是应用在迭代对象中迭代的对象,换一种方式说的话就是:iterable对象的__iter__()方法可以返回iterator对象,iterator通过调用next()方法获取其中的每一个值(译者注),读者可以结合Java API中的 Iterable接口和Iterator接口进行类比。
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: