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):11def __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)
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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