给大家分享一篇 理解python中的yield关键字

想必大家都看到过这样的代码:

def generate_square(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i * i
        i += 1

result = generate_square(10)
print(list(result))

上面的这段代码会计算0-9的平方并打印出来。

那么问题来了,这段代码和下面的这段代码有什么区别呢?

def generate_square(n):
    i = 0
    result = []
    while i < n:
        result.append(i * i)
        i += 1
    return result

result = generate_square(10)
print(result)

这里的关键点是,前一段代码使用了yield关键字。那么yield是什么呢?要理解yield,还得从容器开始说起。

容器(container)

像列表(list)、集合(set)、序列(tuple)、字典(dict)都是容器。简单的说,容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,可以逐个迭代获取其中的元素。容器可以用in来判断容器中是否包含某个元素,如

'a' in {'a', 'b', 'c'} # 输出 True
'a' in {'a': 1, 'b': 2} # 输出 True
'a' in set(['a', 'b', 'c']) # 输出 True

大多数的容器都是可迭代对象,可以使用某种方式访问容器中的每一个元素。

迭代器(iterator)

实现了iternext方法的对象都称为迭代器。迭代器是一个有状态的对象,在调用next() 的时候返回下一个值,如果容器中没有更多元素了,则抛出StopIteration异常。

看下面的例子

a = ['a', 'b', 'c']
it = a.__iter__()
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))

输出

a
b
c
Traceback (most recent call last):
  File "/tmp/a.py", line 19, in <module>
    print(next(it))
StopIteration

为更好地理解迭代器的内部运行机制,我们再来看一个斐波那契数列的例子

class Fib:
    def __init__(self):
        self.prev = 0
        self.curr = 1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.curr, self.prev = self.prev + self.curr, self.curr
        return self.curr

fib = Fib()
for i in range(10):
    print(next(fib))

输出

1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

只要不断地调用next() 方法,上面的生成器可以生成一个无限长的斐波那契数列。

迭代器是一种Lasy Load的模式,只有在调用时才生成值,没有调用的时候就等待下一次调用。

生成器和yield

生成器其实是一种特殊的迭代器,但是不需要像迭代器一样实现iternext方法,只需要使用关键字yield就可以。

我们来实现一个同样的斐波那契数列,但这次使用的是生成器

def fib():
    prev, curr = 0, 1
    while True:
        yield curr
        curr, prev = prev + curr, curr

f = fib()
for i in range(10):
    print(next(f))

输出

1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

上面的 fib 函数中没有 return 关键字。当运行 f = fib() 的时候,它返回的是一个生成器对象。在调用 fib() 的时候并不会运行 fib 函数中的代码,只有在调用 next() 的时候才会真正运行其中的代码。

回到文章最开始的问题,两种方式实现的generate_square函数,一个使用了yield关键字,一个使用了列表保存所有的值并返回列表,两者的区别在什么地方?

对于前一种实现方式,使用了生成器,在调用函数的时候不会一次性生成所有的元素,而是在每次调用 next() 才生成一个元素;而后一种方式,在调用函数的时候就生成了所有元素,相比之下,更耗费内存和CPU。

看到这里,大家是不是理解了yield关键字呢?

那么给大家出一个思考题:下面的代码为什么第二次调用next打印None呢?

def echo(n):
    while True:
        n = yield n

g = echo(1)
print(next(g))
print(next(g))

Python学习交流群:834179111,群里有很多的学习资料。欢迎欢迎各位前来交流学习。

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_41235053/article/details/81674055
今日推荐