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  • 深入理解yield以及和return的区别

    yield的英文单词意思是生产,刚接触Python的时候感到非常困惑,一直没弄明白yield的用法。只是粗略的知道yield可以用来为一个函数返回值塞数据,比如下面的例子:

    def addlist(alist):
        for i in alist:
            yield i + 1

    取出alist的每一项,然后把i + 1塞进去。然后通过调用取出每一项:

    alist = [1, 2, 3, 4]
    for x in addlist(alist):
        print x,

    这的确是yield应用的一个例子,但是,看过limodou的文章《2.5版yield之学习心得》,并自己反复体验后,对yield有了一个全新的理解。

    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,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:

    def h():
        print 'Wen Chuan',
        m = yield 5  # Fighting!
        print m
        d = yield 12
        print 'We are together!'
    
    c = h()
    m = c.next()  #m 获取了yield 5 的参数值 5
    d = c.send('Fighting!')  #d 获取了yield 12 的参数值12
    print 'We will never forget the date', m, '.', d

    输出结果:
    Wen Chuan Fighting!
    We will never forget the date 5 . 12

    6. throw() 与 close()中断 Generator

    中断Generator是一个非常灵活的技巧,可以通过throw抛出一个GeneratorExit异常来终止Generator。Close()方法作用是一样的,其实内部它是调用了throw(GeneratorExit)的。我们看:

    def close(self):
        try:
            self.throw(GeneratorExit)
        except (GeneratorExit, StopIteration):
            pass
        else:
            raise RuntimeError("generator ignored GeneratorExit")
    # Other exceptions are not caught

    因此,当我们调用了close()方法后,再调用next()或是send(msg)的话会抛出一个异常:

    Traceback (most recent call last):
      File "/home/evergreen/Codes/yidld.py", line 14, in <module>
        d = c.send('Fighting!')  #d 获取了yield 12 的参数值12
    StopIteration

    python yield 和 return 对比分析

    相同点:都是返回函数执行的结果

    不同点:return 在返回结果后结束函数的运行,而yield 则是让函数变成一个生成器,生成器每次产生一个值(yield语句),函数被冻结,被唤醒后再产生一个值

    例子:求一组数的平方值

    return 实现:

    def squre(n):
        ls = [i*i for i in range(n)]
        return ls
    for i in squre(5):
        print(i, end='  ')

    结果为:

    0  1  4  9  16  

    yield 实现:

    def squre(n):
        for i in range(n):
            yield i*i
    for i in squre(5):
        print(i, end='  ')

    结果为:

    0  1  4  9  16  

    yield 生成器相比 return一次返回所有结果的优势:

    (1)反应更迅速

    (2)更节省空间

    (3)使用更灵活

    https://www.cnblogs.com/coderzh/articles/1202040.html

    http://python-online.cn/zh_CN/latest/c02/c02_08.html

    https://cloud.tencent.com/developer/article/1376801

    https://www.jianshu.com/p/87da832730f5

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/leijiangtao/p/4806683.html
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