Python自学笔记---10.生成器 yield

1.生成器简述

函数使用关键字 yield 可以定义一个生成器对象。生成器是一个函数，他生成一个值的序列，以便在迭代中使用。

如下代码我们先编写一个生成器

def count(n):
    print('before yield n %' ,n)
    while n > 0:
        yield n
        print('after yield %', n)
        n -= 1
    return
count(8)

在末尾调用count(8)，按照最开始的认识是肯定会打印 “before yield n % 8”，但是在调试环境上什么也没打印！这是为什么呢？
这其中的原因就在yield，调用count函数，代码并不会执行，但是他会返回一个生成器对象。紧接着，该生成器对象就会在
“__next__()”被调用时执行函数。
如下，我没对代码做一下简单修改

def count(n):
    print('before yield n %' ,n)
    while n > 0:
        yield n
        print('after yield %', n)
        n -= 1
    return

c = count(8)
i = 0
for i in range(8): #在for循环中反复调用__next__()方法
    i += 1
    c.__next__()

其打印结果如下：

#将上述代码中的n改为9可以观察到生成器函数结束的打印
before yield n % 8
after yield % 8
after yield % 7
after yield % 6
after yield % 5
after yield % 4
after yield % 3
after yield % 2

由以上打印结果我们就可以准确的推断出，调用__next__()方法时，生成器函数开始执行语句，直到遇到yield语句为止。
yield语句在函数执行停止的地方生产一个结果，直到再次调用__next__()方法，然后继续执行yield之后的语句。
一般情况下不会再生成器上直接调用__next__()方法，而是在一些for循环或者sum等消耗语句序列中使用生成器。
生成器函数完成的标志是返回或者引发StopIteration异常，这标志着迭代的结束。如果生成器在完成时返回None之外的值，都是不合法的。

2.yield表达式

以yield语句作为表达式的函数称之为协程。

如下代码，就构造了一个协程

def receiver():
    print("Ready to receive")
    while True:
        n = (yield)
        print("Got %s" % n)
r = receiver()
r.__next__()
r.send('haha')

其中一开始调用__next__()是必不可少的，这样的协程才能执行第一个yield表达式之前的语句。这时协程会挂起，等待相关生成器的对象r的seng()方法给他发送一个值。传递给send()的值由协程中的yield表达式返回。接收到值后，协程语句就会向下执行，直到遇到下一条yield语句。当然协程一般会不断的执行下去，除非被显式的关闭或者自己退出。可以使用方法close().

在一开始调用__next__()这个动作容易被忽视可以整一个装饰器让其自动完成，代码如下

def cor(func):
    def start(*args, **kwargs):
        g = func(*args, **kwargs)
        g.__next__()
        return g
    return start

@cor
def receiver():
    print("Ready to receive")
    while True:
        n = (yield)
        print("Got %s" % n)

r = receiver()
r.send('haha')
r.close() #最后显式的关闭这个流
#最后打印出来的结果为
Ready to receive
Got haha

总结

本节我们学习了yield的基本概念和简单用法
第二部分学习了yield更深一层的用法，当然这只是最基础的，教材上还给出了生成器与协程在解决系统、网络和分布式计算方面的实例，但是鉴于目前学习初级阶段故不做深究，待后面学完基础知识后再做补充。