python中的yield生成器详解
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在学习生成器之前,必须先了解一下迭代器。因为生成器就是一种特殊的迭代器,而且生成器用起来更加优雅。
迭代器的详解可以参考我的另一篇博文:https://www.cnblogs.com/chichung/p/9537969.html
先说一种比较简单的生成器,通过例子慢慢来体会什么是生成器。
# 列表生成式
L = [x for x in range(5)]
print(L) #简单的生成器
G = (x for x in range(5)) # G就是一个生成器,也是一个迭代器,迭代器也是可迭代对象,所以这个G也可以说是可迭代对象
print(next(G))
print(next(G))
print(next(G))
print(next(G))
print(next(G)) 输出:
[0, 1, 2, 3, 4]
0
1
2
3
4
把列表生成器的[]改为()就变成一个简单的生成器。由上面的例子,我们大概可以知道,生成器就是一个迭代器,把数据一个一个拿出来,可以减少内存的负担。
那么,yield又是一个什么东西呢?为什么说他优雅呢?
当我们写的代码输出的结果,想一个一个出来。有两种常用的方法:
方法1.我们可以创建一个迭代器类,然后把代码写进类里,用类来创建一个可迭代对象,然后用next()函数一个一个把结果迭代出来。
方法2.我们可以用代码函数的合适位置加上yield,这时候这个函数就变成一个生成器了,不需要再创建一个迭代器类,不需要再写__iter__,__next__方法了。这样一来不是很方便,很优雅吗?哈哈哈哈~
口说无凭,下面我们2个方法都做一下,让你们体会一下:
我们做一个斐波那契的数列生成器。斐波那契数列的第一个数是0,第二个数是1,第三个数是第一、二个数相加,第四个数是第二、三个数相加......
方法1:
class FeiboIterator():
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 1 def __iter__(self):
return self def __next__(self):
num = self.a
self.a,self.b = self.b,self.a+self.b
return num iterator = FeiboIterator()
print(next(iterator))
print(next(iterator))
print(next(iterator))
print(next(iterator))
print(next(iterator))
print(next(iterator))
print(next(iterator))
print(next(iterator)) 输出:
0
1
2
3
5
8
13
是不是很麻烦?又要初始化,又要写__iter__和__next__魔方方法。
方法2:
def feibo():
a = 0
b = 1
while True:
yield a # 假如yield后面紧接着一个数据,就会把数据返回,作为next()函数或者for ...in...迭代出的下一个值
a,b = b,a+b generator = feibo() print(next(generator))
print(next(generator))
print(next(generator))
print(next(generator))
print(next(generator))
print(next(generator))
print(next(generator))
print(next(generator)) 输出:
0
1
1
2
3
5
8
13
看!只有6行代码,是不是很elegant?关于这个程序是怎么运行的?yield是怎么运作的?我们等下就讲,现在需要注意几点:
1.上面代码的红色字那里!假如yield后面紧接着一个数据,就会把数据返回,作为next()函数或者for ...in...迭代出的下一个值。
2.假如函数中有yield,就不再是函数。而是一个能返回生成器的函数!注意!是返回,这个函数并不是一个生成器。(修正:这句话发现有错误,这个函数也是一个生成器)
3.拿到函数的生成器后,可以和迭代器一样,用next()函数获得下一个值。
好了,该来理解一下yield是怎么运作的了!
1.第一次唤醒生成器时,是从函数的起始位置开始,直到遇到yield,就会暂停函数,挂起函数。
2.第二次唤醒生成器时,是从yield断点处开始,直到又遇到yield。
3.当生成器已经没有yield,再使用next,则抛StopIteration异常。
然后,我们来理一下上面用yield写的代码。
第一次用next()唤醒生成器时,从函数的开头开始运行,遇到yield a,返回a,然后暂停函数,并记住函数是运行到这个位置的。
第二次唤醒生成器,从yield a断点处开始,然后a,b开始赋值,while True循环又遇见yield a,返回a,然后暂停函数,并记住函数是运行到这个位置的。
下面唤醒多少次都是这个道理,但是由于这个函数是死循环,所以不会没有yield,也就不会抛出StopIteration异常。
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其实yield还能接受值,用send方法进行传入。代码体会一下:
def gg():
i = 1
while True:
recv = yield i
print("接收到一个值:",recv)
i += 1 generator = gg() print(next(generator))
print(generator.send(""))
print(generator.send("")) 输出:
1
接收到一个值: 456
2
接收到一个值: 789
3
实现过程和上面的例子一样。
要懂得的是,yield = a,会返回a。
b = yield,会把yield接收的值赋值给b。
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