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徹底理解python中的yield函數

大家都知道python中的循環(huán)結構,那么我們分析下python中while和for循環(huán)的本質是如何實現的。

循環(huán)的本質:

看以下代碼:

lst = [10, 20, 30]# for i in lst:   這個i的指向其實指向了 iter(lst)這個迭代器的__next__my_iterator = iter(lst)while True: try: i = next(my_iterator) except StopIteration: break else: print(i)

原來循環(huán)結構主要應用了迭代器功能,而迭代器的實現主要使用yield函數。

如何理解python當中的yield函數?若要理解python當中的yield函數,首先必須理解什么是生成器(generators),在理解生成器之前必須先理解迭代器(iterators).1、迭代器:

當你創(chuàng)建一個列表list,可以一個元素一個元素逐個讀他,這樣的操作稱為迭代 interation :

lst = [10, 20, 30]for i in lst: print(i)102030

這里lst就稱之為一個可迭代對象,當你使用列表推導時(list comprehension),可以生成一個列表,列表推導的方法如下所示:

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]>>> for i in mylist:... print(i)014

所有可以用for ... in ... 操作的對象稱之為可迭代對象,例如字符,列表文件,集合等等。列表這類可迭代對象還比較方便,但缺點就是需要存儲在內存中的對象非常多,在值非常多的時候如果都使用這種方式,就非常占用內存。

2、生成器

生成器也是迭代器的一種,是一種只能遍歷一次的可迭代對象。生成器不需要在內存當中存儲所有的值,他們是即時生成值,性能更快,關鍵是不像列表那樣占用太多內存。例如:

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))>>> for i in mygenerator:... print(i)014

可以看到,除了使用[]替代()之外,其它都是一樣的。

實際上他們先生成0,然后忘掉0,再生成1,丟棄1,一直往下,一個接一個進行處理。

3、Yield函數yield 函數有點像Return,區(qū)別在于這個函數返回的是迭代器.例如:

def creGenerator(): mylist = range(3) print('創(chuàng)建生成器') for i in mylist: yield i*imygenerator = creGenerator()for i in mygenerator: print(i)

可以看出來,當你知道你的函數會返回數量非常大的元素供遍歷時,并且只需讀一次的時候,使用yield函數是非常合適的。

若要掌握yield函數,你必須理解當你調用這個函數時,函數內部的代碼實際是沒有執(zhí)行的.這個函數只是返回一個生成器的對象,當實際遍歷時(for ... in ... ) yield語句才會執(zhí)行。

這里是比較有意思的地方:第一次使用for訪問這個生產器對象的時候,' print('創(chuàng)建生成器')

'這句話才被打印出來,并且打印在'test'之后,說明yield之前的函數體會在for第一次循環(huán)時被調用一次有且只有調用一次。但是,如果是這樣情況結果就不同了:

def createGenerator(): mylist = range(3) print('創(chuàng)建生成器') for i in mylist: print 'test3' yield i*i print('test2')mygenerator = createGenerator()print('test')for i in mygenerator: print(i)

可見如果在yield語句同級的代碼塊中的語句,其實外層for進行迭代時,每次都會執(zhí)行。

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