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[譯]yield關鍵字都做了什么?

elisa.yang / 3055人閱讀

摘要:原文我的微信公眾號每日一練要理解什么是,必須理解什么是生成器。在理解生成器之前,讓我們先了解迭代。直到運行到函數結尾處停止,此時如果是用則會拋出異常,如果是用則會結束循環并且不會有異常

</>復制代碼

  1. 原文:https://stackoverflow.com/que...

    我的微信公眾號:python每日一練

要理解什么是 yield,必須理解什么是生成器(generator)。在理解生成器之前,讓我們先了解迭代。

迭代

當你建立了一個列表,你可以逐個地訪問這個列表的元素,而這個訪問的過程叫做迭代(iteration)

</>復制代碼

  1. >>> mylist = [1, 2, 3]
  2. >>> for i in mylist:
  3. ... print(i)
  4. 1
  5. 2
  6. 3

代碼中的mylist就是一個可迭代對象(iterable),當你使用列表生成式時,你就創建了一個list,同時也創建了一個可迭代對象:

</>復制代碼

  1. >>> mylist = [x*x for x in range(3)]
  2. >>> for i in mylist:
  3. ... print(i)
  4. 0
  5. 1
  6. 4

凡是能使用for...in...語句的對象,都叫做可迭代對象,例如:liststring、文件等等

這些可迭代對象非常方便,因為你可以根據自己的需要來訪問它們。但是同時也需要將所有的值存入內存當中,無論你是不是需要所有的值,可能對于一個列表[x for x in range(100000)],你僅僅想拿到里面的素數,但當這個列表生成式被執行的時候,已經將所有100000個數字存入了內存中。

生成器

生成器是一種只能迭代一次的迭代器,生成器不會一次將所有的元素存入內存中,而是一邊迭代一邊運算:

</>復制代碼

  1. >>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
  2. >>> for i in mygenerator:
  3. ... print(i)
  4. 0
  5. 1
  6. 4

這份代碼看起來和上面的代碼沒有什么區別。但是你不能再次執行for i in mygenerator,因為生成器只能使用一次:

</>復制代碼

  1. >>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
  2. >>> for i in mygenerator:
  3. ... print(i)
  4. ...
  5. 0
  6. 1
  7. 4
  8. >>> for i in mygenerator:
  9. ... print(i)
  10. ...
  11. >>>

Yield

yield的使用和return的使用沒什么區別,只是yield會返回一個生成器

</>復制代碼

  1. >>> def createGenerator():
  2. ... mylist = range(3)
  3. ... for i in mylist:
  4. ... yield i*i
  5. ...
  6. >>> mygenerator = createGenerator() # 創建一個生成器
  7. >>> print(mygenerator) # mygenerator是一個對象!
  8. >>> for i in mygenerator:
  9. ... print(i)
  10. 0
  11. 1
  12. 4

當你的函數需要返回一個很大的元素集合,并且每個元素只需要用到一次的時候,使用yield會非常方便

要想理解yield,你必須理解當你調用一個包含yield的函數的時候,函數體代碼并不會執行,這個函數僅僅是返回一個生成器而已

</>復制代碼

  1. >>> def createGenerator():
  2. ... print("head")
  3. ... for i in range(5):
  4. ... yield i*i
  5. ... print("tail")
  6. ...
  7. >>> createGenerator()

當你第一次向后迭代(用nextfor...in...語句時)這個生成器時,函數體才會從最開始執行到yield處然后返回yield的值,隨后再次向后迭代,會執行剩余的代碼然后再次遇到yield停止并返回值。直到運行到函數結尾處停止,此時如果是用next()則會拋出StopIteration異常,如果是用for...in...則會結束循環并且不會有異常

</>復制代碼

  1. >>> def createGenerator():
  2. ... print("head")
  3. ... for i in range(5):
  4. ... yield i*i
  5. ... print("tail")
  6. ...
  7. >>> g = createGenerator()
  8. >>> next(g)
  9. head
  10. 0
  11. >>> next(g)
  12. 1
  13. >>> next(g)
  14. 4
  15. >>> next(g)
  16. 9
  17. >>> next(g)
  18. 16
  19. >>> next(g)
  20. tail
  21. Traceback (most recent call last):
  22. File "", line 1, in
  23. StopIteration

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elisa.yang

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