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Python中yield 如何使用

發布時間:2021-07-10 14:39:02 來源:億速云 閱讀:162 作者:Leah 欄目:大數據

Python中yield 如何使用,相信很多沒有經驗的人對此束手無策,為此本文總結了問題出現的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個問題。

如何生成斐波那契數列

斐波那契(Fibonacci)數列是一個非常簡單的遞歸數列,除第一個和第二個數外,任意一個數都可由前兩個數相加得到。用計算機程序輸出斐波那契數列的前 N 個數是一個非常簡單的問題,許多初學者都可以輕易寫出如下函數:

清單 1. 簡單輸出斐波那契數列前 N 個數

實例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        print b 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1
fab(5)

執行以上代碼,我們可以得到如下輸出:

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5

結果沒有問題,但有經驗的開發者會指出,直接在 fab 函數中用 print 打印數字會導致該函數可復用性較差,因為 fab 函數返回 None,其他函數無法獲得該函數生成的數列。

要提高 fab 函數的可復用性,最好不要直接打印出數列,而是返回一個 List。以下是 fab 函數改寫后的第二個版本:

清單 2. 輸出斐波那契數列前 N 個數第二版

實例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
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
 
for n in fab(5): 
    print n

可以使用如下方式打印出 fab 函數返回的 List:

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5

改寫后的 fab 函數通過返回 List 能滿足復用性的要求,但是更有經驗的開發者會指出,該函數在運行中占用的內存會隨著參數 max 的增大而增大,如果要控制內存占用,最好不要用 List

來保存中間結果,而是通過 iterable 對象來迭代。例如,在 Python2.x 中,代碼:

清單 3. 通過 iterable 對象來迭代

for i in range(1000): pass

會導致生成一個 1000 個元素的 List,而代碼:

for i in xrange(1000): pass

則不會生成一個 1000 個元素的 List,而是在每次迭代中返回下一個數值,內存空間占用很小。因為 xrange 不返回 List,而是返回一個 iterable 對象。

利用 iterable 我們可以把 fab 函數改寫為一個支持 iterable 的 class,以下是第三個版本的 Fab:

清單 4. 第三個版本

實例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
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()
 
for n in Fab(5): 
    print n

Fab 類通過 next() 不斷返回數列的下一個數,內存占用始終為常數:

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然而,使用 class 改寫的這個版本,代碼遠遠沒有第一版的 fab 函數來得簡潔。如果我們想要保持第一版 fab 函數的簡潔性,同時又要獲得 iterable 的效果,yield 就派上用場了:

清單 5. 使用 yield 的第四版

實例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        yield b      # 使用 yield
        # print b 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1
 
for n in fab(5): 
    print n

第四個版本的 fab 和第一版相比,僅僅把 print b 改為了 yield b,就在保持簡潔性的同時獲得了 iterable 的效果。

調用第四版的 fab 和第二版的 fab 完全一致:

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簡單地講,yield 的作用就是把一個函數變成一個 generator,帶有 yield 的函數不再是一個普通函數,Python 解釋器會將其視為一個 generator,調用 fab(5) 不會執行 fab 函數,而是返回一個 iterable 對象!在 for 循環執行時,每次循環都會執行 fab 函數內部的代碼,執行到 yield b 時,fab 函數就返回一個迭代值,下次迭代時,代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行,而函數的本地變量看起來和上次中斷執行前是完全一樣的,于是函數繼續執行,直到再次遇到 yield。

也可以手動調用 fab(5) 的 next() 方法(因為 fab(5) 是一個 generator 對象,該對象具有 next() 方法),這樣我們就可以更清楚地看到 fab 的執行流程:

清單 6. 執行流程

>>>f = fab(5) 
>>> f.next() 
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>>> f.next() 
1 
>>> f.next() 
2 
>>> f.next() 
3 
>>> f.next() 
5 
>>> f.next() 
Traceback (most recent call last): 
 File "<stdin>", line 1, in <module> 
StopIteration

當函數執行結束時,generator 自動拋出 StopIteration 異常,表示迭代完成。在 for 循環里,無需處理 StopIteration 異常,循環會正常結束。

我們可以得出以下結論:

一個帶有 yield 的函數就是一個 generator,它和普通函數不同,生成一個 generator 看起來像函數調用,但不會執行任何函數代碼,直到對其調用 next()(在 for 循環中會自動調用 next())才開始執行。雖然執行流程仍按函數的流程執行,但每執行到一個 yield 語句就會中斷,并返回一個迭代值,下次執行時從 yield 的下一個語句繼續執行。看起來就好像一個函數在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次,每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。

yield 的好處是顯而易見的,把一個函數改寫為一個 generator 就獲得了迭代能力,比起用類的實例保存狀態來計算下一個 next() 的值,不僅代碼簡潔,而且執行流程異常清晰。

如何判斷一個函數是否是一個特殊的 generator 函數?可以利用 isgeneratorfunction 判斷:

清單 7. 使用 isgeneratorfunction 判斷

>>>from inspect import isgeneratorfunction 
>>> isgeneratorfunction(fab) 
True

要注意區分 fab 和 fab(5),fab 是一個 generator function,而 fab(5) 是調用 fab 返回的一個 generator,好比類的定義和類的實例的區別:

清單 8. 類的定義和類的實例

>>>import types 
>>> isinstance(fab, types.GeneratorType) 
False 
>>> isinstance(fab(5), types.GeneratorType) 
True

fab 是無法迭代的,而 fab(5) 是可迭代的:

>>>from collections import Iterable 
>>> isinstance(fab, Iterable) 
False 
>>> isinstance(fab(5), Iterable) 
True

每次調用 fab 函數都會生成一個新的 generator 實例,各實例互不影響:

>>>f1 = fab(3) 
>>> f2 = fab(5) 
>>> print 'f1:', f1.next() 
f1: 1 
>>> print 'f2:', f2.next() 
f2: 1 
>>> print 'f1:', f1.next() 
f1: 1 
>>> print 'f2:', f2.next() 
f2: 1 
>>> print 'f1:', f1.next() 
f1: 2 
>>> print 'f2:', f2.next() 
f2: 2 
>>> print 'f2:', f2.next() 
f2: 3 
>>> print 'f2:', f2.next() 
f2: 5

return 的作用

在一個 generator function 中,如果沒有 return,則默認執行至函數完畢,如果在執行過程中 return,則直接拋出 StopIteration 終止迭代。


另一個例子

另一個 yield 的例子來源于文件讀取。如果直接對文件對象調用 read() 方法,會導致不可預測的內存占用。好的方法是利用固定長度的緩沖區來不斷讀取文件內容。通過 yield,我們不再需要編寫讀文件的迭代類,就可以輕松實現文件讀取:

清單 9. 另一個 yield 的例子

實例

def read_file(fpath): 
    BLOCK_SIZE = 1024 
    with open(fpath, 'rb') as f: 
        while True: 
            block = f.read(BLOCK_SIZE) 
            if block: 
                yield block 
            else: 
                return

看完上述內容,你們掌握Python中yield 如何使用的方法了嗎?如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!

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