python yield yield from

1.可迭代对象

具有可迭代的能力，即enumerable,在python中指的是能够经过for-in去逐个访问元素的一些对象，好比元组tuple,列表list，字符串string,文件对象file等。

 

2.迭代器

经过另外一种方式一个一个访问可迭代对象中的元素，enumerator。在python中指的是给内置函数iter()传递一个可迭代对象做为参数，返回的那个对象就是迭代器，经过迭代器的next()方法逐个去访问。

 

3.生成器

生成器的本质是一个逐个返回元素的函数，本质是个函数。

最大的好处在于它是“延迟加载”，即对于处理长序列问题，更加的节省存储空间。即生成器每次在内存中只存储一个值，好比打印一个斐波拉切数列：原始的方法能够以下所示

 

def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    L = [] 
    while n < max: 
        L.append(b) 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1 
    return L


这样作最大的问题在于将全部的元素都存储在了L里面，很占用内存，而使用生成器则以下所示

def fab(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b                 #每次迭代时值加载这一个元素，并且替换掉以前的那一个元素，这样就大大节省了内存。并且程序在碰见yield语句时会停下来，这是后面使用yield阻断原理进行多线程编程的一个启发，（python协程编程会在后面讲到）
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

生成器其实就是下面这个样子，写得简单一些就是一次返回一条，以下：

def generator():
    for i in range(5):
        yield i

def generator_1():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    yield 4
    yield 5

 

 4. yield from

yield from  generator 。实际上就是返回另一个生成器

 

def generator1():
    item = range(10)
    for i in item:
        yield i

def generator2():
    yield ‘a‘
    yield ‘b‘
    yield ‘c‘
    yield from generator1() #yield from iterable本质上等于 for item in iterable: yield item的缩写版
    yield from [11,22,33,44]
    yield from (12,23,34)
    yield from range(3)

for i in generator2() :
    print(i)

 

 

从上面的代码能够看书，yield from 后面能够跟的式子有“ 生成器  元组 列表等可迭代对象以及range（）函数产生的序列”

上面代码运行的结果为：

a
b
c
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11
22
33
44
12
23
34
0
1
2

 

 

原文地址：https://www.cnblogs.com/zhuifeng-mayi/p/9248641.html