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Python 关键字 yield 详解

导读:此文由伯乐在线 –刘志军编译自stackoverflow Python标签中投票率最高的一个问题《The Python yield keyword explained》,e-satis 详细回答了关于yield 以及 generator、iterable、iterator、iteration之间的关系。可迭代对象(Iterbles)创建一个列表(list)时,你可以逐个地读取里面的每一项元素...

导读:此文由伯乐在线 –刘志军编译自stackoverflow Python标签中投票率最高的一个问题《The Python yield keyword explained》,e-satis 详细回答了关于yield 以及 generator、iterable、iterator、iteration之间的关系。

可迭代对象(Iterbles)

创建一个列表(list)时,你可以逐个地读取里面的每一项元素,这个过程称之为迭代(iteration)。

Python

>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist:  ...
print(i)  1  2  3

mylist是一个可迭代对象。当使用列表推导式(list comprehension)创建了一个列表时,它就是一个可迭代对象:

Python

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:  ...
print(i)  0  1  4

任何可以使用在for...in...语句中的对象都可以叫做可迭代对象,例如:lists,strings,files等等。这些可迭代对象使用非常方便因为它能如你所愿的尽可能读取其中的元素,但是你不得不把所有的值存储在内存中,当它有大量元素的时候这并不一定总是你想要的。

译者补充:dict对象以及任何实现了__iter__()或者__getitem__()方法的类都是可迭代对象,此外,可迭代对象还可以用在zip,map等函数中,当一个可迭代对象作为参数传递给内建函数iter()时,它会返回一个迭代器对象。通常没必要自己来处理迭代器本身或者手动调用iter()for语句会自动调用iter(),它会创建一个临时的未命名的变量来持有这个迭代器用于循环期间。 为了更好的理解yield,译者引入了迭代器的介绍。

迭代器(iterator)

迭代器代表一个数据流对象,不断重复调用迭代器的next()方法可以逐次地返回数据流中的每一项,当没有更多数据可用时,next()方法会抛出异常StopIteration。此时迭代器对象已经枯竭了,之后调用next()方法都会抛出异常StopIteration。迭代器需要有一个__iter()__方法用来返回迭代器本身。因此它也是一个可迭代的对象。

生成器(Generators)

生成器也是一个迭代器,但是你只可以迭代他们一次,不能重复迭代,因为它并没有把所有值存储在内存中,而是实时地生成值:

Python

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:  ...
print(i)  0  1  4

从结果上看用()代替[]效果是一样的,但是,你不可能第二次执行for i in mygenerator(译注:这里作者所表达的意思是第二次执行达不到期望的效果)因为生成器只能使用一次:首先计算出0,然后计算出1,最后计算出4。

Yield

Yield是关键字,它类似于return,只是函数会返回一个生成器。

Python

>>> class Bank(): 
# 创建银行,构建ATM机,只要没有危机,就可以不断地每次从中取100  ...
crisis = False  ...
def create_atm(self):  ...

while not self.crisis:  ...

yield "$100"
>>> hsbc = Bank() # when everything's ok the ATM gives you as much as you want
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()
>>> print(corner_street_atm.next())  $100
>>> print(corner_street_atm.next())  $100
>>> print([corner_street_atm.next()
for cash in range(5)])  ['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
>>> hsbc.crisis = True # 危机来临,没有更多的钱了
>>> print(corner_street_atm.next())  <type 'exceptions.StopIteration'>
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # 即使创建一个新的ATM,银行还是没钱
>>> print(wall_street_atm.next())  <type 'exceptions.StopIteration'>
>>> hsbc.crisis = False # 危机过后,银行还是空的,因为该函数之前已经不满足while条件
>>> print(corner_street_atm.next())  <type 'exceptions.StopIteration'>
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # 必须构建一个新的atm,恢复取钱业务
>>> for cash in brand_new_atm:  ...
print cash  $100  $100  $100  $100  $100  $100  $100  $100  $100  ...

对于类似资源的访问控制等场景,生成器显得很实用。

Itertools是你最好的朋友

itertools模块包含一些特殊的函数用来操作可迭代对象。曾经想复制一个生成器?两个生成器链接?在内嵌列表中一行代码处理分组?不会创建另外一个列表的Map/Zip函数?你要做的就是import itertools 。无例子无真相,我们来看看4匹马赛跑到达终点所有可能的顺序:

Python

>>> horses = [1, 2, 3, 4]
>>> races = itertools.permutations(horses)
>>> print(races)  <itertools.permutations object at 0xb754f1dc>
>>> print(list(itertools.permutations(horses)))  [(1, 2, 3, 4),   (1, 2, 4, 3),   (1, 3, 2, 4),   (1, 3, 4, 2),   (1, 4, 2, 3),   (1, 4, 3, 2),   (2, 1, 3, 4),   (2, 1, 4, 3),   (2, 3, 1, 4),   (2, 3, 4, 1),   (2, 4, 1, 3),   (2, 4, 3, 1),   (3, 1, 2, 4),   (3, 1, 4, 2),   (3, 2, 1, 4),   (3, 2, 4, 1),   (3, 4, 1, 2),   (3, 4, 2, 1),   (4, 1, 2, 3),   (4, 1, 3, 2),   (4, 2, 1, 3),   (4, 2, 3, 1),   (4, 3, 1, 2),   (4, 3, 2, 1)]

理解迭代的内部机制

迭代是操作可迭代对象(实现了__iter__()方法)和迭代器(实现了__next__()方法)的过程。可迭代对象是任何你可以从其得到一个迭代器对象的任意对象(译注:调用内建函数iter()),迭代器是能让你在可迭代对象上进行迭代的对象(译注:这里好绕,迭代器实现了__iter__()方法,因此它也是一个可迭代对象)。

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