Python中的yield淺析
在介紹yield前有必要先說(shuō)明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。
一、迭代器(iterator)
在Python中,for循環(huán)可以用于Python中的任何類(lèi)型,包括列表、元祖等等,實(shí)際上,for循環(huán)可用于任何“可迭代對(duì)象”,這其實(shí)就是迭代器
迭代器是一個(gè)實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議的對(duì)象,Python中的迭代器協(xié)議就是有next方法的對(duì)象會(huì)前進(jìn)到下一結(jié)果,而在一系列結(jié)果的末尾是,則會(huì)引發(fā)StopIteration。任何這類(lèi)的對(duì)象在Python中都可以用for循環(huán)或其他遍歷工具迭代,迭代工具內(nèi)部會(huì)在每次迭代時(shí)調(diào)用next方法,并且捕捉StopIteration異常來(lái)確定何時(shí)離開(kāi)。
使用迭代器一個(gè)顯而易見(jiàn)的好處就是:每次只從對(duì)象中讀取一條數(shù)據(jù),不會(huì)造成內(nèi)存的過(guò)大開(kāi)銷(xiāo)。
比如要逐行讀取一個(gè)文件的內(nèi)容,利用readlines()方法,我們可以這么寫(xiě):
for line in open("test.txt").readlines():
print line
這樣雖然可以工作,但不是最好的方法。因?yàn)樗麑?shí)際上是把文件一次加載到內(nèi)存中,然后逐行打印。當(dāng)文件很大時(shí),這個(gè)方法的內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)就很大了。
利用file的迭代器,我們可以這樣寫(xiě):
for line in open("test.txt"): #use file iterators
print line
這是最簡(jiǎn)單也是運(yùn)行速度最快的寫(xiě)法,他并沒(méi)顯式的讀取文件,而是利用迭代器每次讀取下一行。
二、生成器(constructor)
生成器函數(shù)在Python中與迭代器協(xié)議的概念聯(lián)系在一起。簡(jiǎn)而言之,包含yield語(yǔ)句的函數(shù)會(huì)被特地編譯成生成器。當(dāng)函數(shù)被調(diào)用時(shí),他們返回一個(gè)生成器對(duì)象,這個(gè)對(duì)象支持迭代器接口。函數(shù)也許會(huì)有個(gè)return語(yǔ)句,但它的作用是用來(lái)yield產(chǎn)生值的。
不像一般的函數(shù)會(huì)生成值后退出,生成器函數(shù)在生成值后會(huì)自動(dòng)掛起并暫停他們的執(zhí)行和狀態(tài),他的本地變量將保存狀態(tài)信息,這些信息在函數(shù)恢復(fù)時(shí)將再度有效
>>> def g(n):
... for i in range(n):
... yield i **2
...
>>> for i in g(5):
... print i,":",
...
0 : 1 : 4 : 9 : 16 :
要了解他的運(yùn)行原理,我們來(lái)用next方法看看:
>>> t = g(5)
>>> t.next()
0
>>> t.next()
1
>>> t.next()
4
>>> t.next()
9
>>> t.next()
16
>>> t.next()
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
StopIteration
在運(yùn)行完5次next之后,生成器拋出了一個(gè)StopIteration異常,迭代終止。
再來(lái)看一個(gè)yield的例子,用生成器生成一個(gè)Fibonacci數(shù)列:
def fab(max):
a,b = 0,1
while a < max:
yield a
a, b = b, a+b
>>> for i in fab(20):
... print i,",",
...
0 , 1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 ,
看到這里應(yīng)該就能理解生成器那個(gè)很抽象的概念了吧~~
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