Python关键字yield详解

迭代器(Iterator)

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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）。

 
 
 
  
  
  mylist = [1, 2, 3]   
  
  
   for i in mylist :   
  
  
   print(i)   
  
  
  1 
  
  
  2 
  
  
  3

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。

 
 
 
  
  
  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：

 
 
 
  
  
  mygenerator = (x*x for x in range(3))   
  
  
  for i in mygenerator :   
  
  
  print(i)   
  
  
  0 
  
  
  1 
  
  
  4

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。

Yield

Yield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。

  
 
 
   
  
  def createGenerator() :   
   
  
  mylist = range(3)   
   
  
  for i in mylist :   
   
  
  yield i*i   
   
  
      
   
  
  mygenerator = createGenerator() # create a generator   
   
  
  print(mygenerator) # mygenerator is an object!   
   
  
     
   
  
  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***次运行时，它会从函数开始处直到碰到yield时，就返回循环的***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

  
 
 
   
  
  >>> 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())   
   
  
     
   
  
  >>> wall_street_atm = hsbc.ceate_atm() # 新建ATM，银行仍然没钱   
   
  
  >>> print(wall_street_atm.next())   
   
  
     
   
  
  >>> hsbc.crisis = False # 麻烦就是，即使危机过后银行还是空的   
   
  
  >>> print(corner_street_atm.next())   
   
  
     
   
  
  >>> 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***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：

 
 
 
  
  
  >>> horses = [1, 2, 3, 4]   
  
  
  >>> races = itertools.permutations(horses)   
  
  
  >>> print(races)   
  
  
     
  
  
  >>> 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。

英文原文：The Python yield keyword explained

原文链接：http://blog.jobbole.com/32748/

网页题目：Python关键字yield详解
文章URL：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news43/128693.html

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