yield() 分类： python 20130314 11:45 303人阅读 评论(0) 收藏

参考资料：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/

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python 的生成器是一个可以重新启动的函数,你可以用yield来实现重新启动的功能.通过yield,这个函数就变成了一个生成器函数,
它会返回一个迭带器,并可以将一个函数分成一系列的步骤来运行.
迭带器的每一个循环都会重启这个函数,这个函数会继续运行直到遇到下一个yield.


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def my_generator():
    print 'starting up'
    yield 1
    print "workin'"
    yield 2
    print "still workin'"
    yield 3
    print 'done'


for n in my_generator():

    print n

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总是记不起来yield的用法，大概是因为实践中还没有用过的缘故吧。不过发现它真的是个非常实用的关键字，在这里草草记下几笔备忘。

带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器）。

我们已生成斐波那契数列为例，来循序渐进了解yield。

生成斐波那契数列：

def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        print b 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1

上面这个函数中直接用到了print函数，导致该函数复用性极差。我们想到可以返回一个List，改写如下：

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

但这个函数的内存占用会随着max的增大而增大，如果要控制内存占用，最好不要用List保存中间结果，而是通过iterable对象来迭代。举个例子：

for i in range(1000): pass

上述代码会生成一个1000元素的List；

for i in xrange(1000): pass

而上述代码则会产生一个iterable对象，每次迭代中返回下一个值，内存占用很小。

我们来改写一下fab函数：

class Fab(object):

    def __init__(self, max): 
        self.max = max 
        self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1

    def __iter__(self): 
        return self

    def next(self): 
        if self.n < self.max: 
            r = self.b 
            self.a, self.b = self.b, self.a + self.b 
            self.n = self.n + 1 
            return r 
        raise StopIteration()

这样就可以通过循环返回下一个值了：for n in Fab(5)。

但毕竟使用类重写后函数显得更加复杂，这时，yield 就派上用场了。

def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        yield b 
        # print b 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1

简单地讲，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) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 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。也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法（因为 fab(5) 是一个 generator 对象，该对象具有 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

yield 的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。

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。

另一个例子

另一个 yield 的例子来源于文件读取。如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。比较好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取：

def read_file(fpath): 
    BLOCK_SIZE = 1024 
    with open(fpath, 'rb') as f: 
        while True: 
            block = f.read(BLOCK_SIZE) 
            if block: 
                yield block 
            else: 
                return 
                # 在一个 generator function 中，如果没有 return，则默认执行至函数完毕，如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。