Python 為什麼要用yield

2022-03-15 15:37:05 字數 2090 閱讀 6566

可能聽說過,帶有 yield 的函式在 python 中被稱之為 generator(生成器),何謂 generator ?我們先拋開 generator,以乙個常見的程式設計題目來展示 yield 的概念。

如何生成斐波那契數列

斐波那契(fibonacci)數列是乙個非常簡單的遞迴數列,除第乙個和第二個數外,任意乙個數都可由前兩個數相加得到。用電腦程式輸出斐波那契數列的前 n 個數是乙個非常簡單的問題,許多初學者都可以輕易寫出如下函式:

1. 簡單輸出斐波那契數列前 n 個數

def fab(max): 

n, a, b = 0, 0, 1

while n < max:

print(b)

a, b = b, a + b

n = n + 1

fab(5)

執行以上**,我們可以得到如下輸出:11

235結果沒有問題,但有經驗的開發者會指出,直接在 fab 函式中用 print 列印數字會導致該函式可復用性較差,因為 fab 函式返回 none,其他函式無法獲得該函式生成的數列。要提高 fab 函式的可復用性,最好不要直接列印出數列,而是返回乙個 list。以下是 fab 函式改寫後的第二個版本:

2. 輸出斐波那契數列前 n 個數第二版

def fab(max): 

n, a, b = 0, 0, 1

l =

while n < max:

a, b = b, a + b

n = n + 1

return l

for n in fab(5):

print(n)

可以使用如下方式列印出 fab 函式返回的 list:11

235改寫後的 fab 函式通過返回 list 能滿足復用性的要求,但是更有經驗的開發者會指出,該函式在執行中占用的記憶體會隨著引數 max 的增大而增大,如果要控制記憶體占用,最好不要用 list來儲存中間結果,而是通過 iterable 物件來迭代。例如,在 python2.x 中,**:

3. 通過 iterable 物件來迭代

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()

for n in fab(5):

print(n)

11

235然而,使用 class 改寫的這個版本,**遠遠沒有第一版的 fab 函式來得簡潔。如果我們想要保持第一版 fab 函式的簡潔性,同時又要獲得 iterable 的效果,yield 就派上用場了

4. 使用 yield 的第四版

def fab(max): 

n, a, b = 0, 0, 1

while n < max:

yield b # 使用 yield

# print b

a, b = b, a + b

n = n + 1

for n in fab(5):

print n

簡單地講,yield 的作用就是把乙個函式變成乙個 generator,帶有 yield 的函式不再是乙個普通函式,python 直譯器會將其視為乙個 generator,呼叫 fab(5) 不會執行 fab 函式,而是返回乙個 iterable 物件!在 for 迴圈執行時,每次迴圈都會執行 fab 函式內部的**,執行到 yield b 時,fab 函式就返回乙個迭代值,下次迭代時,**從 yield b 的下一條語句繼續執行,而函式的本地變數看起來和上次中斷執行前是完全一樣的,於是函式繼續執行,直到再次遇到 yield。

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