python中yield用法

浏览数：25 / 时间：2015年06月08日

在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。

一、迭代器(iterator)

在Python中，for循环可以用于Python中的任何类型，包括列表、元祖等等，实际上，for循环可用于任何“可迭代对象”，这其实就是迭代器

迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发 StopIteration。任何这类的对象在Python中都可以用for循环或其他遍历工具迭代，迭代工具内部会在每次迭代时调用next方法，并且捕捉StopIteration异常来确定何时离开。

使用迭代器一个显而易见的好处就是：每次只从对象中读取一条数据，不会造成内存的过大开销。

比如要逐行读取一个文件的内容，利用readlines()方法，我们可以这么写：

1 2	for line in open("test.txt").readlines(): print line

这样虽然可以工作，但不是最好的方法。因为他实际上是把文件一次加载到内存中，然后逐行打印。当文件很大时，这个方法的内存开销就很大了。

利用file的迭代器，我们可以这样写：

1 2	for line in open("test.txt"): #use file iterators print line

这是最简单也是运行速度最快的写法，他并没显式的读取文件，而是利用迭代器每次读取下一行。

二、生成器(constructor)

生成器函数在Python中与迭代器协议的概念联系在一起。简而言之，包含yield语句的函数会被特地编译成生成器。当函数被调用时，他们返回一个生成器对象，这个对象支持迭代器接口。函数也许会有个return语句，但它的作用是用来yield产生值的。

不像一般的函数会生成值后退出，生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态，他的本地变量将保存状态信息，这些信息在函数恢复时将再度有效

>>> def g(n):
...     for i in range(n):
...             yield i **2
...
>>> for i in g(5):
...     print i,":",
...
0 : 1 : 4 : 9 : 16 :

要了解他的运行原理，我们来用next方法看看：

>>> t = g(5)
>>> t.next()
0
>>> t.next()
1
>>> t.next()
4
>>> t.next()
9
>>> t.next()
16
>>> t.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

在运行完5次next之后，生成器抛出了一个StopIteration异常，迭代终止。
再来看一个yield的例子，用生成器生成一个Fibonacci数列：

def fab(max):
    a,b = 0,1
    while a < max:
        yield a
        a, b = b, a+b
 
>>> for i in fab(20):
...     print i,",",
...
0 , 1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 ,

看到这里应该就能理解生成器那个很抽象的概念了吧~~

三、补充

yield 关键字用来定义生成器（Generator），其具体功能是可以当return使用，从函数里返回一个值，不同之处是用yield返回之后，可以让函数从上回yield返回的地点继续执行。也就是说，yield返回函数，交给调用者一个返回值，然后再“瞬移”回去，让函数继续运行，直到吓一跳yield语句再返回一个新的值。

使用yield返回后，调用者实际得到的是一个迭代器对象，迭代器的值就是返回值，而调用该迭代器的next()方法会导致该函数恢复yield语句的执行环境继续往下跑，直到遇到下一个yield为止，如果遇不到yield，就会抛出异常表示迭代结束。

看一个例子：

>>> def test_yield():
...     yield 1
...     yield 2
...     yield (1,2)
...
>>> a = test_yield()
>>> a.next()
1
>>> a.next()
2
>>> a.next()
(1, 2)
>>> a.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
StopIteration

1. 包含yield的函数

假如你看到某个函数包含了yield，这意味着这个函数已经是一个Generator，它的执行会和其他普通的函数有很多不同。比如下面的简单的函数：

def h():
print ‘To be brave‘
yield 5
h()

可以看到，调用h()之后，print 语句并没有执行！这就是yield，那么，如何让print 语句执行呢？这就是后面要讨论的问题，通过后面的讨论和学习，就会明白yield的工作原理了。

2. yield是一个表达式

Python2.5以前，Python yield是一个语句，但现在2.5中，yield是一个表达式(Expression)，比如：

m = yield 5

表达式(yield 5)的返回值将赋值给m，所以，认为 m = 5 是错误的。那么如何获取(yield 5)的返回值呢？需要用到后面要介绍的send(msg)方法。

3. 透过next()语句看原理

现在，我们来揭晓yield的工作原理。我们知道，我们上面的h()被调用后并没有执行，因为它有yield表达式，因此，我们通过next()语句让它执行。next()语句将恢复Generator执行，并直到下一个yield表达式处。比如：

def h():
print ‘Wen Chuan‘
yield 5
print ‘Fighting!‘
c = h()
c.next()c.next()

调用后，h()开始执行，直到遇到yield 5，因此输出结果：

Wen Chuan

当我们再次调用c.next()时，会继续执行，直到找到下一个yield表达式。由于后面没有Python yield了，因此会拋出异常：

Wen Chuan
Fighting!
Traceback (most recent call last):
File "/home/evergreen/Codes/yidld.py", line 11, in <module>
c.next()
StopIteration

4. send(msg) 与 next()

了解了next()如何让包含yield的函数执行后，我们再来看另外一个非常重要的函数send(msg)。其实next()和send()在一定意义上作用是相似的，区别是send()可以传递yield表达式的值进去，而next()不能传递特定的值，只能传递None进去。因此，我们可以看做 c.next() 和 c.send(None) 作用是一样的。来看这个例子：

def h():
print ‘Wen Chuan‘,
m = yield 5 # Fighting!
print m
d = yield 12
print ‘We are together!‘
c = h()
c.next() #相当于c.send(None)
c.send(‘Fighting!‘) #(yield 5)表达式被赋予了‘Fighting!‘输出的结果为：
Wen Chuan Fighting!

需要提醒的是，第一次调用时，请使用next()语句或是send(None)，不能使用send发送一个非None的值，否则会出错的，因为没有Python yield语句来接收这个值。

5. send(msg) 与 next()的返回值

send(msg) 和 next()是有返回值的，它们的返回值很特殊，返回的是下一个yield表达式的参数。比如yield 5，则返回 5 。到这里，是不是明白了一些什么东西？本文第一个例子中，通过for i in alist 遍历 Generator，其实是每次都调用了alist.Next()，而每次alist.Next()的返回值正是yield的参数，即我们开始认为被压进去的东东。我们再延续上面的例子：