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Python yield生成器详解

时间:03-29来源:作者:点击数:

使用了 yield 语句的函数称为生成器(generator)。与普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,因此生成器实际上是一种特殊的迭代器。调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。

使用 yield 语句相当于为函数封装好 __iter__() 和 __next__() 方法。在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 语句时函数会暂停并保存函数执行的状态,返回 yield 语句中表达式的值,并在下一次执行 next( ) 方法时从当前位置继续运行。

yield 可以理解为“return”,返回其后表达式的值给调用者。不同的是 return 返回后,函数会释放,而生成器则不会。在直接调用 next 方法或用 for 语句进行下一次迭代时,生成器会从 yield 下一句开始执行,直至遇到下一个 yield。

以下代码使用带 yield 语句的生成器得到斐波那契数列:

import sys
def Fibonacci(n):
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if(counter > n):
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1

f = Fibonacci(15)
    while True:
    try:
        print(next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

上述代码的运行结果如下所示:

>>> import sys
>>> def Fibonacci(n):
...          a, b, counter = 0, 1, 0
...          while True:
...              if(counter > n):
...                  return
...              yield a
...              a, b = b, a + b
...              counter += 1

>>> while True:
...     try:
...         print(next(f), end=" ")
...     except StopIteration:
...         sys.exit()

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 

不带 yield 语句的生成器可以用来定义生成器表达式,将列表转换为元组。使用生成器表达式取代列表推导式可以同时节省 CPU 和内存资源。例如:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
T = tuple(i for i in L)
print(T)

上述代码的运行结果如下所示:

>>> L = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> T = tuple(i for i in L)
>>> print(T)
(1, 2, 3, 4, 5)

一些 Python 内置函数可以识别这是生成器表达式,直接代入运算,例如:

print(sum(i for i in range(100)))

上述代码的运行结果如下所示:

>>> print(sum(i for i in range(100)))
4950

注意,根据左开右闭原则,上述代码中的 range(100) 得到的列表是从 0 到 99,不包括 100。

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