深刻理解python的yield和generator

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前言

没有用过的东西，没有深入理解的东西很难说本身会，并且被别人一问必然破绽百出。虽然以前有接触过python协程的概念，可是只是蜻蜓点水，这两天的一次交谈中，别人问到了协程，顿时语塞，死活想不起来曾经看过的东西，以后忽然想到了yield，但为时已晚，只能说概念不清，因此本篇先缕缕python的生成器和yield关键字。

什么是生成器

• 生成器是一个特殊的程序，能够被用做控制循环的迭代行为
• 生成器相似于返回值为数组的一个函数，这个函数能够接收参数，能够被调用，可是，不一样于通常的函数会一次性返回包含了全部数值的数组，生成器一次只产生一个值，这样消耗的内粗数量大大减小，并且容许调用函数能够很快的开始处理前几个返回值。所以，生成器看起来像一个函数可是表现的却像一个迭代器。

python中的生成器

python提供了两种基本的方式。

• 生成器函数：也是用def来定义，利用关键字yield一次返回一个结果，阻塞，从新开始
• 生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在须要的时候才产生结果

下面详细讲解。

生成器函数

为何叫生成器函数？由于他随着时间的推移生成了一个数值队列。通常的函数在执行完毕以后会返回一个值而后退出，可是生成器函数会自动挂起，而后从新拾起继续执行，他会利用yield关键字关起函数，给调用者返回一个值，同时保留了当前的足够多的状态，可使函数继续执行。生成器和迭代协议是密切相关的，可迭代的对象都有一个__next()__成员方法,这个方法要么返回迭代的下一项，要么引发异常结束迭代。
为了支持迭代协议，拥有yield语句的函数被编译为生成器，这类函数被调用时返回一个生成器对象，返回的对象支持迭代接口，即成员方法__next()__继续从中断处执行执行。
看下面的例子：

# codes def create_counter(n): print "create counter" while True: yield n print 'increment n' n += 1 cnt = create_counter(2) print cnt print next(cnt) print next(cnt) # output <generator object create_counter at 0x0000000001D141B0> create counter 2 increment n 3

分析一下这个例子：

• 在create_counter函数中出现了关键字yield，预示着这个函数每次只产生一个结果值，这个函数返回一个生成器（经过第一行输出能够看出来），用来产生连续的n值
• 在创造生成器实例的时候，只须要像普通函数同样调用就能够，可是这个调用却不会执行这个函数，这个能够经过输出看出来
• next()函数将生成器对象做为本身的参数，在第一次调用的时候，他执行了create_counter()函数到yield语句，返回产生的值2
• 咱们重复的调用next（）函数，每次他都会从上次被挂起的地方开始执行，直到再次遇到了yield关键字

为了更加深入的理解，咱们再举一个例子。

#coding def cube(n): for i in range(n): yield i ** 3 for i in cube(5): print i #output 0 1 8 27 64

因此从理解函数的角度出发咱们能够将yield类比为return，可是功能确实彻底不一样，在for循环中，会自动遵循迭代规则，每次调用next()函数，因此上面的结果不难理解。

生成器表达式：

生成器表达式来自于迭代和列表解析的组合，关于列表解析的概念和用法能够参见我以前的博客，生成器表达式和列表解析相似，可是他使用尖括号而不是方括号括起来的。以下代码：

>>> # 列表解析生成列表 >>> [ x ** 3 for x in range(5)] [0, 1, 8, 27, 64] >>> >>> # 生成器表达式 >>> (x ** 3 for x in range(5)) <generator object <genexpr> at 0x000000000315F678> >>> # 二者之间转换 >>> list(x ** 3 for x in range(5)) [0, 1, 8, 27, 64]

就操做而言，生成器表若是使用大量的next()函数会显得十分不方便，for循环会自动出发next函数，因此能够按下面方式使用：

>>> for n in (x ** 3 for x in range(5)): print('%s, %s' % (n, n * n)) 0, 0 1, 1 8, 64 27, 729 64, 4096 >>>

二者比较

一个迭代既能够被写成生成器函数，也能够被协程生成器表达式，均支持自动和手动迭代。并且这些生成器只支持一个active迭代，也就是说生成器的迭代器就是生成器自己。