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PYTHON yield函数

bigegpt 2024-09-17 12:35 4 浏览



for i in xrange(1000): pass

则不会生成一个 1000 个元素的 List,而是在每次迭代中返回下一个数值,内存空间占用很小。因为xrange 不返回 List,而是返回一个 iterable 对象。

利用 iterable 我们可以把 fab 函数改写为一个支持 iterable 的 class,以下是第三个版本的 Fab:

清单 4. 第三个版本

class Fab(object):

def __init__(self, max):

self.max = max

self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1

def __iter__(self):

return self

def next(self):

if self.n < self.max:

r = self.b

self.a, self.b = self.b, self.a + self.b

self.n = self.n + 1

return r

raise StopIteration()

Fab 类通过 next() 不断返回数列的下一个数,内存占用始终为常数:

>>> for n in Fab(5):

... print n

...

1

1

2

3

5

然而,使用 class 改写的这个版本,代码远远没有第一版的 fab 函数来得简洁。如果我们想要保持第一版 fab 函数的简洁性,同时又要获得 iterable 的效果,yield 就派上用场了:

清单 5. 使用 yield 的第四版


def fab(max):

n, a, b = 0, 0, 1

while n < max:

yield b

# print b

a, b = b, a + b

n = n + 1

第四个版本的 fab 和第一版相比,仅仅把 print b 改为了 yield b,就在保持简洁性的同时获得了iterable 的效果。

调用第四版的 fab 和第二版的 fab 完全一致:

>>> for n in fab(5):

... print n

...

1

1

2

3

5

简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。

也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:

清单 6. 执行流程


>>> f = fab(5)

>>> f.next()

1

>>> f.next()

1

>>> f.next()

2

>>> f.next()

3

>>> f.next()

5

>>> f.next()

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

StopIteration

当函数执行结束时,generator 自动抛出 StopIteration 异常,表示迭代完成。在 for 循环里,无需处理 StopIteration 异常,循环会正常结束。

我们可以得出以下结论:

一个带有 yield 的函数就是一个 generator,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用 next()(在 for 循环中会自动调用 next())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个 yield 语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

yield 的好处是显而易见的,把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力,比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值,不仅代码简洁,而且执行流程异常清晰。

如何判断一个函数是否是一个特殊的 generator 函数?可以利用 isgeneratorfunction 判断:

清单 7. 使用 isgeneratorfunction 判断

>>> from inspect import isgeneratorfunction

>>> isgeneratorfunction(fab)

True

要注意区分 fab 和 fab(5),fab 是一个 generator function,而 fab(5) 是调用 fab 返回的一个generator,好比类的定义和类的实例的区别:

清单 8. 类的定义和类的实例

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