Python yield的功能浅析

yield的功能类似于return，但是不同之处在于它返回的是生成器。

生成器

生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数，每一个生成器都是一个迭代器（但是迭代器不一定是生成器）。

如果一个函数包含yield关键字，这个函数就会变为一个生成器。

生成器并不会一次返回所有结果，而是每次遇到yield关键字后返回相应结果，并保留函数当前的运行状态，等待下一次的调用。

由于生成器也是一个迭代器，那么它就应该支持next方法来获取下一个值。

基本操作

        for item in items:
            div=item.find('a').attr('href')
            info=item.find('a').text()
            yield div,info
            # return {
            #     'div': div,
            #     'info ': info
            # }

返回迭代器，然后使用for循环输出

# 通过`yield`来创建生成器
def func():
   for i in xrange(10);
        yield i

# 通过列表来创建生成器
[i for i in xrange(10)]

# 调用如下
>>> f = func()
>>> f # 此时生成器还没有运行
<generator object func at 0x7fe01a853820>
>>> f.next() # 当i=0时，遇到yield关键字，直接返回
0
>>> f.next() # 继续上一次执行的位置，进入下一层循环
1
...
>>> f.next()
9
>>> f.next() # 当执行完最后一次循环后，结束yield语句，生成StopIteration异常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

除了next函数，生成器还支持send函数。该函数可以向生成器传递参数。

>>> def func():
...     n = 0
...     while 1:
...         n = yield n #可以通过send函数向n赋值
... 
>>> f = func()
>>> f.next() # 默认情况下n为0
0
>>> f.send(1) #n赋值1
1
>>> f.send(2)
2
>>>

应用

最经典的例子，生成无限序列。

常规的解决方法是，生成一个满足要求的很大的列表，这个列表需要保存在内存中，很明显内存限制了这个问题。

def get_primes(start):
    for element in magical_infinite_range(start):
        if is_prime(element):
            return element

如果使用生成器就不需要返回整个列表，每次都只是返回一个数据，避免了内存的限制问题。

def get_primes(number):
    while True:
        if is_prime(number):
            yield number
     number += 1

yield常见用法：该关键字用于函数中会把函数包装为generator。然后可以对该generator进行迭代: for x in fun(param).

按照我的理解，可以把yield的功效理解为暂停和播放。

在一个函数中，程序执行到yield语句的时候，程序暂停，返回yield后面表达式的值，在下一次调用的时候，从yield语句暂停的地方继续执行，如此循环，直到函数执行完。

扩展：

next函数与send函数很相似，都能获得生成器的下一个yield后面表达式的值，不同的是send函数可以向生成器传参。

yield from:封装包含yield的函数，使得子函数也为一个generator.

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生成器

基本操作

应用

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