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Python關(guān)鍵字yield詳解

迭代器(Iterator)

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為了理解yield是什么,首先要明白生成器(generator)是什么,在講生成器之前先說說迭代器(iterator),當創(chuàng)建一個列表(list)時,你可以逐個的讀取每一項,這就叫做迭代(iteration)。

 
 
 
  1. mylist = [1, 2, 3]   
  2.  for i in mylist :   
  3.  print(i)   

Mylist就是一個迭代器,不管是使用復雜的表達式列表,還是直接創(chuàng)建一個列表,都是可迭代的對象。

 
 
 
  1. mylist = [x*x for x in range(3)]   
  2. for i in mylist :   
  3. print(i)   

你可以使用“for··· in ···”來操作可迭代對象,如:list,string,files,這些迭代對象非常方便我們使用,因為你可以按照你的意愿進行重復的讀取。但是你不得不預先存儲所有的元素在內(nèi)存中,那些對象里有很多元素時,并不是每一項都對你有用。

生成器(Generators)

生成器同樣是可迭代對象,但是你只能讀取一次,因為它并沒有把所有值存放內(nèi)存中,它動態(tài)的生成值:

 
 
 
  1. mygenerator = (x*x for x in range(3))   
  2. for i in mygenerator :   
  3. print(i)   

使用()和[]結(jié)果是一樣的,但是,第二次執(zhí)行“ for in mygenerator”不會有任何結(jié)果返回,因為它只能使用一次。首先計算0,然后計算1,之后計算4,依次類推。

Yield

Yield是關(guān)鍵字, 用起來像return,yield在告訴程序,要求函數(shù)返回一個生成器。

  
 
 
  1. def createGenerator() :   
  2. mylist = range(3)   
  3. for i in mylist :   
  4. yield i*i   
  5.     
  6. mygenerator = createGenerator() # create a generator   
  7. print(mygenerator) # mygenerator is an object!   
  8.    
  9. for i in mygenerator:   
  10. print(i)   

這個示例本身沒什么意義,但是它很清晰地說明函數(shù)將返回一組僅能讀一次的值,要想掌握yield,首先必須理解的是:當你調(diào)用生成器函數(shù)的時候,如上例中的createGenerator(),程序并不會執(zhí)行函數(shù)體內(nèi)的代碼,它僅僅只是返回生成器對象,這種方式頗為微妙。函數(shù)體內(nèi)的代碼只有直到每次循環(huán)迭代(for)生成器的時候才會運行。

函數(shù)***次運行時,它會從函數(shù)開始處直到碰到y(tǒng)ield時,就返回循環(huán)的***個值,然后,交互的運行、返回,直到?jīng)]有值返回為止。如果函數(shù)在運行但是并沒有遇到y(tǒng)ield,就認為該生成器是空,原因可能是循環(huán)終止,或者沒有滿足任何”if/else”。

接下來讀一小段代碼來理解生成器的優(yōu)點:

控制生成器窮舉

  
 
 
  1. >>> class Bank(): # 創(chuàng)建銀行,構(gòu)造ATM機   
  2. ...    crisis = False 
  3. ...    def create_atm(self) :   
  4. ...        while not self.crisis :   
  5. ...            yield "$100" 
  6. >>> hsbc = Bank() # 沒有危機時,你想要多少,ATM就可以吐多少   
  7. >>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()   
  8. >>> print(corner_street_atm.next())   
  9. $100 
  10. >>> print(corner_street_atm.next())   
  11. $100 
  12. >>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])   
  13. ['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']   
  14. >>> hsbc.crisis = True # 危機來臨,銀行沒錢了   
  15. >>> print(corner_street_atm.next())   
  16.    
  17. >>> wall_street_atm = hsbc.ceate_atm() # 新建ATM,銀行仍然沒錢   
  18. >>> print(wall_street_atm.next())   
  19.    
  20. >>> hsbc.crisis = False # 麻煩就是,即使危機過后銀行還是空的   
  21. >>> print(corner_street_atm.next())   
  22.    
  23. >>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # 構(gòu)造新的ATM,恢復業(yè)務(wù)   
  24. >>> for cash in brand_new_atm :   
  25. ...    print cash   
  26. $100 
  27. $100 
  28. $100 
  29. $100 
  30. $100 
  31. $100 
  32. $100 
  33. $100 
  34. $100 

對于訪問控制資源,生成器顯得非常有用。

迭代工具,你***的朋友

迭代工具模塊包含了操做指定的函數(shù)用于操作迭代器。想復制一個迭代器出來?鏈接兩個迭代器?以one liner(這里的one-liner只需一行代碼能搞定的任務(wù))用內(nèi)嵌的列表組合一組值?不使用list創(chuàng)建Map/Zip?···,你要做的就是 import itertools,舉個例子吧:

四匹馬賽跑到達終點排名的所有可能性:

 
 
 
  1. >>> horses = [1, 2, 3, 4]   
  2. >>> races = itertools.permutations(horses)   
  3. >>> print(races)   
  4.    
  5. >>> print(list(itertools.permutations(horses)))   
  6. [(1, 2, 3, 4),   
  7.  (1, 2, 4, 3),   
  8.  (1, 3, 2, 4),   
  9.  (1, 3, 4, 2),   
  10.  (1, 4, 2, 3),   
  11.  (1, 4, 3, 2),   
  12.  (2, 1, 3, 4),   
  13.  (2, 1, 4, 3),   
  14.  (2, 3, 1, 4),   
  15.  (2, 3, 4, 1),   
  16.  (2, 4, 1, 3),   
  17.  (2, 4, 3, 1),   
  18.  (3, 1, 2, 4),   
  19.  (3, 1, 4, 2),   
  20.  (3, 2, 1, 4),   
  21.  (3, 2, 4, 1),   
  22.  (3, 4, 1, 2),   
  23.  (3, 4, 2, 1),   
  24.  (4, 1, 2, 3),   
  25.  (4, 1, 3, 2),   
  26.  (4, 2, 1, 3),   
  27.  (4, 2, 3, 1),   
  28.  (4, 3, 1, 2),   
  29.  (4, 3, 2, 1)] 

理解迭代的內(nèi)部機制:

迭代(iteration)就是對可迭代對象(iterables,實現(xiàn)了__iter__()方法)和迭代器(iterators,實現(xiàn)了__next__()方法)的一個操作過程??傻鷮ο笫侨魏慰煞祷匾粋€迭代器的對象,迭代器是應(yīng)用在迭代對象中迭代的對象,換一種方式說的話就是:iterable對象的__iter__()方法可以返回iterator對象,iterator通過調(diào)用next()方法獲取其中的每一個值(譯者注),讀者可以結(jié)合Java API中的 Iterable接口和Iterator接口進行類比。

英文原文:The Python yield keyword explained

原文鏈接:http://blog.jobbole.com/32748/


新聞標題:Python關(guān)鍵字yield詳解
文章網(wǎng)址:http://m.5511xx.com/article/dpppjss.html