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带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),即包含yield语句的函数会被特地编译成生成器函数。当函数被调用时,他们返回一个生成器对象,这个生成器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。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,它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。。。 1》我们先看一个生成器的例子: def generator(n): for i in range(n): yield i**2 for i in generator(5): print i, 运行结果: 0 1 4 9 16 要了解他的运行原理,我们来用next方法看看: >>> t=generator(3) >>> t.next() 0 >>> t.next() 1 >>> t.next() 4 >>> t.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration 在运行完3次next()之后,生成器抛出了一个StopIteration异常,迭代终止。 2》下面,我们通过斐波那契数列的例子,逐步说明为什么要使用生成器。 输出斐波那契数列前 N 个数 def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 L = [] while n < max: L.append(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return L for i in fab(5): print i, 运行结果: 1 1 2 3 5 fab函数通过返回 List 能满足复用性的要求(其他函数可以获得该函数生成的数列)。但是该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大,如果要控制内存占用,就不能使用列表来保存中间结果,可以通过生成器 对象来迭代,如下: def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b # print b a, b = b, a + b n = n + 1 for i in fab(5): print i, 运行结果: 1 1 2 3 5 yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 返回一个 iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。 因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法,因此,可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法,这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程: >>> f=fab(5) >>> f.next() 1 >>> f.next() 1 >>> f.next() 2 >>> f.next() 3 >>> f.next() 5 >>> f.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration 当函数执行结束时,generator 自动抛出 StopIteration 异常,表示迭代完成。在 for 循环里,不需要我们去处理 StopIteration 异常,循环会正常结束。 3》如何判断一个函数是否是一个特殊的 generator 函数?可以利用 isgeneratorfunction 判断: >>> from inspect import isgeneratorfunction >>> isgeneratorfunction(fab) True 要注意区分 fab 和 fab(5),fab 是一个 generator function,而 fab(5) 是调用 fab 返回的一个 generator,好比类的定义和类的实例的区别: >>> import types >>> isinstance(fab,types.GeneratorType) False >>> isinstance(fab(5),types.GeneratorType) True 每次调用 fab 函数都会生成一个新的 generator 实例,各实例互不影响: >>> f1=fab(2) >>> f2=fab(3) >>> f1.next() 1 >>> f1.next() 1 >>> f1.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration >>> f2.next() 1 >>> f2.next() 1 >>> f2.next() 2 >>> f2.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration 4》总结:一个带有 yield 的函数就是一个 generator 函数,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用 next()才开始执行函数代码(在 for 循环中会自动调用 next() )。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个 yield 语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。yield 的好处是把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力,而每次迭代,只返回一个值,避免了占用大量的内存。。。
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