深入学习python的yield和generator

 更新时间:2016年03月10日 15:38:52   作者:cotyb   我要评论
这篇文章主要为大家详细介绍了python的yield和generator,针对python的生成器和yield关键字进行深入学习,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

前言
没有用过的东西,没有深刻理解的东西很难说自己会,而且被别人一问必然破绽百出。虽然之前有接触过python协程的概念,但是只是走马观花,这两天的一次交谈中,别人问到了协程,顿时语塞,死活想不起来曾经看过的东西,之后突然想到了yield,但为时已晚,只能说概念不清,所以本篇先缕缕python的生成器和yield关键字。

什么是生成器
1、生成器是一个特殊的程序,可以被用作控制循环的迭代行为
2、生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接收参数,可以被调用,但是,不同于一般的函数会一次性返回包含了所有数值的数组,生成器一次只产生一个值,这样消耗的内粗数量大大减少,而且允许调用函数可以很快的开始处理前几个返回值。因此,生成器看起来像一个函数但是表现的却像一个迭代器。
python中的生成器
python提供了两种基本的方式。

1)、生成器函数:也是用def来定义,利用关键字yield一次返回一个结果,阻塞,重新开始
2)、生成器表达式:返回一个对象,这个对象只有在需要的时候才产生结果
下面详细讲解。

1、生成器函数
为什么叫生成器函数?因为他随着时间的推移生成了一个数值队列。一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出,但是生成器函数会自动挂起,然后重新拾起继续执行,他会利用yield关键字关起函数,给调用者返回一个值,同时保留了当前的足够多的状态,可以使函数继续执行。生成器和迭代协议是密切相关的,可迭代的对象都有一个__next()__成员方法,这个方法要么返回迭代的下一项,要么引起异常结束迭代。
为了支持迭代协议,拥有yield语句的函数被编译为生成器,这类函数被调用时返回一个生成器对象,返回的对象支持迭代接口,即成员方法__next()__继续从中断处执行执行。
看下面的例子:

# codes
def create_counter(n):
 print "create counter"
 while True:
  yield n
  print 'increment n'
  n += 1
cnt = create_counter(2)
print cnt
print next(cnt)
print next(cnt)
# output
<generator object create_counter at 0x0000000001D141B0>
create counter
2
increment n
3

分析一下这个例子:

  • 在create_counter函数中出现了关键字yield,预示着这个函数每次只产生一个结果值,这个函数返回一个生成器(通过第一行输出可以看出来),用来产生连续的n值
  • 在创造生成器实例的时候,只需要像普通函数一样调用就可以,但是这个调用却不会执行这个函数,这个可以通过输出看出来
  • next()函数将生成器对象作为自己的参数,在第一次调用的时候,他执行了create_counter()函数到yield语句,返回产生的值2
  • 我们重复的调用next()函数,每次他都会从上次被挂起的地方开始执行,直到再次遇到了yield关键字

为了更加深刻的理解,我们再举一个例子。

#coding
def cube(n):
 for i in range(n):
  yield i ** 3
for i in cube(5):
 print i
#output
0
1
8
27
64

所以从理解函数的角度出发我们可以将yield类比为return,但是功能确实完全不同,在for循环中,会自动遵循迭代规则,每次调用next()函数,所以上面的结果不难理解。

2、生成器表达式
生成器表达式来自于迭代和列表解析的组合,关于列表解析的概念和用法可以参见我之前的博客,生成器表达式和列表解析类似,但是他使用尖括号而不是方括号括起来的。如下代码:

>>> # 列表解析生成列表
>>> [ x ** 3 for x in range(5)]
[0, 1, 8, 27, 64]
>>> 
>>> # 生成器表达式
>>> (x ** 3 for x in range(5))
<generator object <genexpr> at 0x000000000315F678>
>>> # 两者之间转换
>>> list(x ** 3 for x in range(5))
[0, 1, 8, 27, 64]

就操作而言,生成器表如果使用大量的next()函数会显得十分不方便,for循环会自动出发next函数,所以可以按下面方式使用:

>>> for n in (x ** 3 for x in range(5)):
 print('%s, %s' % (n, n * n))
 
0, 0
1, 1
8, 64
27, 729
64, 4096
>>> 

两者比较
一个迭代既可以被写成生成器函数,也可以被协程生成器表达式,均支持自动和手动迭代。而且这些生成器只支持一个active迭代,也就是说生成器的迭代器就是生成器本身。

总结
想起了初中时候老师经常说的,眼观千遍,不如手动一遍。

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