關於Python中的yield

在介紹yield前有必要先說明下python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。

一、迭代器(iterator)

在python中，for迴圈可以用於python中的任何型別，包括列表、元祖等等，實際上，for迴圈可用於任何「可迭代物件」，這其實就是迭代器

迭代器是乙個實現了迭代器協議的物件，python中的迭代器協議就是有next方法的物件會前進到下一結果，而在一系列結果的末尾是，則會引發stopiteration。任何這類的物件在python中都可以用for迴圈或其他遍歷工具迭代，迭代工具內部會在每次迭代時呼叫next方法，並且捕捉stopiteration異常來確定何時離開。

使用迭代器乙個顯而易見的好處就是：每次只從物件中讀取一條資料，不會造成記憶體的過大開銷。

比如要逐行讀取乙個檔案的內容，利用readlines()方法，我們可以這麼寫：

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

這樣雖然可以工作，但不是最好的方法。因為他實際上是把檔案一次載入到記憶體中，然後逐行列印。當檔案很大時，這個方法的記憶體開銷就很大了。

利用file的迭代器，我們可以這樣寫：

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

這是最簡單也是執行速度最快的寫法，他並沒顯式的讀取檔案，而是利用迭代器每次讀取下一行。

二、生成器(constructor)

生成器函式在python中與迭代器協議的概念聯絡在一起。簡而言之，包含yield語句的函式會被特地編譯成生成器。當函式被呼叫時，他們返回乙個生成器物件，這個物件支援迭代器介面。函式也許會有個return語句，但它的作用是用來yield產生值的。

不像一般的函式會生成值後退出，生成器函式在生成值後會自動掛起並暫停他們的執行和狀態，他的本地變數將儲存狀態資訊，這些資訊在函式恢復時將再度有效

123

4567

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

要了解他的執行原理，我們來用next方法看看：

123

4567

891011

1213

1415

>>> 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 "", line 1, in
stopiteration

在執行完5次next之後，生成器丟擲了乙個stopiteration異常，迭代終止。

再來看乙個yield的例子，用生成器生成乙個fibonacci數列：

123

4567

8910

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 ,

看到這裡應該就能理解生成器那個很抽象的概念了吧~~

關於Python中的yield

在介紹yield前有必要先說明下python中的迭代器 iterator 和生成器 constructor 一迭代器 iterator 在python中，for迴圈可以用於python中的任何型別，包括列表元祖等等，實際上，for迴圈可用於任何可迭代物件這其實就是迭代器迭代器是乙個實現了迭...

關於Python中的yield

關於Python中的yield

關於Python中的yield

關於Python中的yield

相關推薦