Python yield生成器详解
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:
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:
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:
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。
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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