深入理解python的yield和generator

原文发表在我的博客主页，转载请注明出处

前言

没有用过的东西，没有深刻理解的东西很难说自己会，而且被别人一问必然破绽百出。虽然之前有接触过python协程的概念，但是只是走马观花，这两天的一次交谈中，别人问到了协程，顿时语塞，死活想不起来曾经看过的东西，之后突然想到了yield，但为时已晚，只能说概念不清，所以本篇先缕缕python的生成器和yield关键字。

什么是生成器

• 生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为
• 生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接收参数，可以被调用，但是，不同于一般的函数会一次性返回包含了所有数值的数组，生成器一次只产生一个值，这样消耗的内粗数量大大减少，而且允许调用函数可以很快的开始处理前几个返回值。因此，生成器看起来像一个函数但是表现的却像一个迭代器。

python中的生成器

python提供了两种基本的方式。

• 生成器函数：也是用def来定义，利用关键字yield一次返回一个结果，阻塞，重新开始
• 生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果

下面详细讲解。

生成器函数

为什么叫生成器函数？因为他随着时间的推移生成了一个数值队列。一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出，但是生成器函数会自动挂起，然后重新拾起继续执行，他会利用yield关键字关起函数，给调用者返回一个值，同时保留了当前的足够多的状态，可以使函数继续执行。生成器和迭代协议是密切相关的，可迭代的对象都有一个__next()__成员方法,这个方法要么返回迭代的下一项，要么引起异常结束迭代。

为了支持迭代协议，拥有yield语句的函数被编译为生成器，这类函数被调用时返回一个生成器对象，返回的对象支持迭代接口，即成员方法__next()__继续从中断处执行执行。

看下面的例子：

# codes
def create_counter(n):
    print "create counter"
    while True:
        yield n
        print 'increment n'
        n += 1

cnt = create_counter(2)
print cnt
print next(cnt)
print next(cnt)

# output
<generator object create_counter at 0x0000000001D141B0>
create counter
2
increment n
3

分析一下这个例子：

• 在create_counter函数中出现了关键字yield，预示着这个函数每次只产生一个结果值，这个函数返回一个生成器（通过第一行输出可以看出来），用来产生连续的n值
• 在创造生成器实例的时候，只需要像普通函数一样调用就可以，但是这个调用却不会执行这个函数，这个可以通过输出看出来
• next()函数将生成器对象作为自己的参数，在第一次调用的时候，他执行了create_counter()函数到yield语句，返回产生的值2
• 我们重复的调用next（）函数，每次他都会从上次被挂起的地方开始执行，直到再次遇到了yield关键字

为了更加深刻的理解，我们再举一个例子。

#coding
def cube(n):
    for i in range(n):
        yield i ** 3

for i in cube(5):
    print i

#output
0
1
8
27
64

所以从理解函数的角度出发我们可以将yield类比为return，但是功能确实完全不同，在for循环中，会自动遵循迭代规则，每次调用next()函数，所以上面的结果不难理解。

生成器表达式：

生成器表达式来自于迭代和列表解析的组合，关于列表解析的概念和用法可以参见我之前的博客，生成器表达式和列表解析类似，但是他使用尖括号而不是方括号括起来的。如下代码：

>>> # 列表解析生成列表
>>> [ x ** 3 for x in range(5)]
[0, 1, 8, 27, 64]
>>>
>>> # 生成器表达式
>>> (x ** 3 for x in range(5))
<generator object <genexpr> at 0x000000000315F678>
>>> # 两者之间转换
>>> list(x ** 3 for x in range(5))
[0, 1, 8, 27, 64]

就操作而言，生成器表如果使用大量的next()函数会显得十分不方便，for循环会自动出发next函数，所以可以按下面方式使用：

>>> for n in (x ** 3 for x in range(5)):
	print('%s, %s' % (n, n * n))

0, 0
1, 1
8, 64
27, 729
64, 4096
>>>

两者比较

一个迭代既可以被写成生成器函数，也可以被协程生成器表达式，均支持自动和手动迭代。而且这些生成器只支持一个active迭代，也就是说生成器的迭代器就是生成器本身。

总结

想起了初中时候老师经常说的，眼观千遍，不如手动一遍。