Python高级语法之：一篇文章了解yield与Generator生成器

Python高级语法中，由一个yield关键词生成的generator生成器，是精髓中的精髓。它虽然比装饰器、魔法方法更难懂，可是它强大到咱们不可思议的地步：小到简单的for loop循环，大到代替多线程作服务器的高并发处理，均可以基于yield来实现。

理解yield：代替return的yield

简单来讲，yield是代替return的另外一种方案:

• return就像人只有一生，一个函数一旦return，它的生命就结束了
• yield就像有“第二人生”、“第三人生”甚至轮回转世同样，函数不但能返回值，“重生”之后还能再接着“上辈子”的记忆继续返回值

个人定义：yield在循环中代替return，每次循环返回一次值，而不是所有循环完了才返回值。

yield怎么念？

return咱们念“返回xx值”，我建议：yield能够更形象的念为"呕吐出xx值“，每次呕一点。

通常咱们进行循环迭代的时候，都必须等待循环结束后才return结果。
数量小的时候还行，可是若是循环次数上百万？上亿？咱们要等多久？
若是循环中不涉及I/O还行，可是若是涉及I/O堵塞，一个堵几秒，后边几百万个客户等着呢，银行柜台还能不能下班了？

因此这里确定是要并行处理的。除了传统的多线程多进程外，咱们还能够选择Generator生成器，也就是由yield代替return，每次循环都返回值，而不是所有循环完了才返回结果。

这样作的好处就是——极大的节省了内存。若是用return，那么循环中的全部数据都要不断累计到内存里直到循环结束，这个不友好。
而yield则是一次一次的返回结果，就不会在内存里累加了。因此数据量越大，优点就越明显。

有多明显？若是作一百万的简单数字计算，普通的for loop return会增长300MB+的内存占用！而用yield一次一次返回，增长的内存占用几乎为0MB！

yield的位置

既然yield不是所有循环完了再返回，而是循环中每次都返回，因此位置天然不是在for loop以后，而是在loop之中。

先来看通常的for loop返回：

def square(numbers):
    result = []
    for n in numbers:
        result.append( n**2 )
    return result    #在for以外

再来看看yield怎么作：

def square(numbers):
    for n in numbers:
        yield n**2    #在for之中

能够看到，yield在for loop之中，且函数彻底不须要写return返回。

这时候若是你print( square([1,2,3]) )获得的就不是直接的结果，而是一个<generator object>。
若是要使用，就必须一次一次的next(...)来获取下一个值：

>>> results = square( [1,2,3] )
>>> next( result )
1
>>> next( result )
4
>>> next( result )
9
>>> next( result )
ERROR: StopIteration

这个时候更简单的作法是：

for r in results:
    print( r )

由于in这个关键词自动在后台为咱们调用生成器的next(..)函数

什么是generator生成器？
只要咱们在一个函数中用了yield关键字，函数就会返回一个<generator object>生成器对象，二者是相辅相成的。有了这个对象后，咱们就可使用一系列的操做来控制这个循环结果了，好比next(..)获取下一个迭代的结果。

yield和generator的关系，简单来讲就是一个原由一个结果：只要写上yield, 其所在的函数就立马变成一个<generator object>对象。

xrange：用生成器实现的range

Python中咱们使用range()函数生成数列很是经常使用。而xrange()的使用方法、效果几乎如出一辙，惟一不一样的就是——xrange()返回的是生成器，而不是直接的结果。
若是数据量大时，xrange()能极大的减少内存占用，带来卓越的性能提高。

固然，几百、几千的数量级，就直接用range好了。

多重yield

有时候咱们可能会在一个函数中、或者一个for loop中看到多个yield，这有点不太好理解。
但其实很简单！

通常状况下，咱们写的：

for n in [1,2,3]:
    yield n**2

实际上它的本质是生成了这个东西：

yield 1**2
yield 2**2
yield 3**2

也就是说，不用for loop，咱们本身手写一个一个的yield，效果也是同样的。

你每次调用一次next(..)，就获得一个yield后面的值。而后三个yield的第一个就会被划掉，剩两个。再调用一次，再划掉一个，就剩一个。直到一个都不剩，next(..)就返回异常。
一旦了解这个本质，咱们就能理解一个函数里写多个yield是什么意思了。

更深刻理解yield：做为暂停符的yield

从多重yield延伸，咱们能够开始更进一步了解yield到底作了些什么了。

如今，咱们不把yield看做是return的替代品了，而是把它看做是一个suspense暂停符。
即每次程序遇到yield，都会暂停。当你调用next(..)时候，它再resume继续。

好比咱们改一下上面的程序：

def func():
    yield 1**2
    print('Hi, Im A!')

    yield 2**2
    print('Hi, Im B!')

    yield 3**2
    print('Hi, Im C!')

而后咱们调用这个小函数，来看看yield产生的实际效果是什么：

>>> f = func()
>>> f
<generator object func at 0x10d36c840>

>>> next( f )
1

>>> next( f )
Hi, Im A!
4

>>> next( f )
Hi, Im B!
9

>>> next( f )
Hi, Im C!
ERROR: StopIteration

从这里咱们能够看到：

• 第一次调用生成器的时候，yield以后的打印没有执行。由于程序yield这里暂停了
• 第二次调用生成器的时候，第一个yield以后的语句执行了，而且再次暂停在第二个yield
• 第三次调用生成器的时候，卡在了第三个yield。
• 第四次调用生成器的时候，最后一个yield如下的内容仍是执行了，可是由于没有找到第四个yield，因此报错。

因此到了这里，若是咱们能理解yield做为暂停符的做用，就能够很是灵活的用起来了。

yield from与sub-generator子生成器

yield from是Python 3.3开始引入的新特性。
它主要做用就是：当我须要在一个生成器函数中使用另外一个生成器时，能够用yield from来简化语句。

举例，正常状况下咱们可能有这么两个生成器，第二个调用第一个：

def gen1():
    yield 11
    yield 22
    yield 33

def gen2():
    for g in gen1():
        yield g
    yield 44
    yield 55
    yield 66

能够看到，咱们在gen2()这个生成器中调用了gen1()的结果，并把每次获取到的结果yield转发出去，当成本身的yield出来的值。

咱们把这种一个生成器中调用的另外一个生成器叫作sub-generator子生成器，而这个子生成器由yield from关键字生成。

因为sub-generator子生成器很经常使用，因此Python引入了新的语法来简化这个代码：yield from。

上面gen2()的代码能够简化为：

def gen2():
    yield from gen1()
    yield 44
    yield 55
    yield 66

这样看起来是否是更"pythonic"了呢？:)

因此只要记住：yield from只是把别人呕吐出来的值，直接当成本身的值呕吐出去。

递归+yield能产生什么？

通常咱们只是二选一：要否则递归，要否则for循环中yield。有时候yield就能够解决递归的问题，可是有时候光用yield并不能解决，仍是要用递归。
那么怎么既用到递归，又用到yield生成器呢？

参考：Recursion using yield

def func(n):
    result = n**2
    yield result
    if n < 100:
        yield from func( result )

for x in func(100):
    print( x )

上面代码的逻辑是：若是n小于100，那么每次调用next(..)的时候，都获得n的乘方。下次next，会继续对以前的结果进行乘方，直到结果超过100为止。

咱们看到代码里利用了yield from子生成器。由于yield出的值不是直接由变量来，而是由“另外一个”函数得来了。