Python中yield函数浅析
带有yield的函数在Python中被称之为generator(生成器),下面我们将使用斐波那契数列来举例说明下该函数:(环境是在Python3.x下)
如何生成斐波那契数列:
斐波那契(Fibonacci)数列是一个简单的递归数列,除第一个数和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契数列的前N个数是一个非常简单的问题:
- 版本一:简单输出斐波那契数列前N个数
# -*- coding: utf-8 -*-
# Time : 2019/5/28 14:25
# Author : Eric
# FileName: yield使用浅析.py
# Software: PyCharm
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
#执行fab(10),我们可以得到如下的输出:
print(fab(10))
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
None
结果是没有问题,但是有经验的开发者会指出,直接在fab函数中有print打印数字会导致该函数可复用性较差,因为fab函数返回None,其他函数无法获得该函数生成的数列。
要提高fab函数的复用性,最好不要直接打印出数列,而是返回一个列表(list)。以下是fab函数改写后的第二个版:
- 版本二:输出斐波那契数列前N个数
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
L = []
while n < max:
L.append(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return L #可以使用如下方式打印出fab函数返回的List:
for n in fab(10):
print(n) 1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
改写后的fab函数通过返回List能满足复用性的要求,但是更有经验的开发者会指出,该函数在运行中占用的内存会随着参数max的增大而增大,如果要控制内存占用,最好不用要List来保存中间结果。
- 版本三: 使用创建类的的方法来实现
class Fab(object): def __init__(self,max):
self.max = max
self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 def __iter__(self):
return self def __next__(self):
if self.n < self.max:
r = self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.n = self.n + 1
return r
raise StopIteration()
#Fab类通过__next__()不断返回数列的下一个数,内存占用始终为常数:
for n in Fab(5):
print(n)
1
1
2
3
5
然而,使用class改写的这个版本,代码远远没有第一版的fab函数来得简洁。如果我们想要保持第一版fab函数的简洁性,同时又要获得iterable的效果,yield就派上用场了。
- 版本四:使用yield的第四版
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1 #调用第四版的fab和第二版的fab完全一致:
for n in fab(5):
print(n)
1
1
2
3
5
简单地讲,yield的作用就是把一个函数变成一个generator,带有yield的函数不再是一个普通的函数,Python解释器会将其视为一个generator,调用fab(5)不会执行fab函数,而是返回一个iterable对象!在for循环执行时,每次循环都会执行fab函数内部的代码,执行到yield时,返回函数就会返回一个迭代值,下次迭代时,代码从yield的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到yield。
yield的好处是显而易见的,把一个函数改写为一个generator就获得了迭代的能力,比起用类的实例保存状态来计算下一个next()的值,不仅代码简介,而且执行流程异常清晰。
如何判断一个函数是否是一个特殊的generator函数?可以利用isgeneratorfunction判断:
from inspect import isgeneratorfunction
print(isgeneratorfunction(fab)) True
要注意区分fab和fab(5),fab是一个generatorfunction,而fab(5)是调用fab返回的一个generator,好比类的定义和类的实例的区别:
类的定义和类的实例:
import types
print(isinstance(fab,types.GeneratorType))
print(isinstance(fab(5),types.GeneratorType)) False
True
fab是无法迭代的,而fab(5)是可迭代的:
from collections import Iterable
print(isinstance(fab,Iterable))
print(isinstance(fab(5),Iterable))
False
True
return的作用
在一个generator function中,如果没有return,则默认执行至函数完毕,如果在执行过程中return,则直接抛出StopIteration终止迭代。
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