Python关键字yield详解

本文由 伯乐在线 - 刘志军 翻译自 stackoverflow。未经许可，禁止转载！
欢迎加入：技术翻译小组，或分享原创到伯乐头条。

导读：此文由伯乐在线 –刘志军编译自stackoverflow Python标签中投票率最高的一个问题《The Python yield keyword explained》，e-satis 详细回答了关于yield 以及 generator、iterable、iterator、iteration之间的关系。

迭代器(Iterator)

为了理解yield是什么，首先要明白生成器(generator)是什么，在讲生成器之前先说说迭代器(iterator)，当创建一个列表(list)时，你可以逐个的读取每一项，这就叫做迭代（iteration）。

1

2

3

4

5

6

mylist=[1,2,3]

 fori inmylist :

 print(i)

1

2

3

Mylist就是一个迭代器，不管是使用复杂的表达式列表，还是直接创建一个列表，都是可迭代的对象。

1

2

3

4

5

6

mylist=[x*xforx inrange(3)]

fori inmylist :

print(i)

0

1

4

你可以使用“for··· in ···”来操作可迭代对象，如：list,string,files,这些迭代对象非常方便我们使用，因为你可以按照你的意愿进行重复的读取。但是你不得不预先存储所有的元素在内存中，那些对象里有很多元素时，并不是每一项都对你有用。

生成器(Generators)

生成器同样是可迭代对象，但是你只能读取一次，因为它并没有把所有值存放内存中，它动态的生成值：

1

2

3

4

5

6

mygenerator=(x*xforx inrange(3))

fori inmygenerator :

print(i)

0

1

4

使用()和[]结果是一样的，但是，第二次执行“ for in mygenerator”不会有任何结果返回，因为它只能使用一次。首先计算0，然后计算1，之后计算4，依次类推。

Yield

Yield是关键字， 用起来像return，yield在告诉程序，要求函数返回一个生成器。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

defcreateGenerator() :

mylist=range(3)

fori inmylist :

yieldi*i

 

mygenerator=createGenerator() # create a generator

print(mygenerator)# mygenerator is an object!

<generatorobjectcreateGenerator at 0xb7555c34>

fori inmygenerator:

print(i)

0

1

4

这个示例本身没什么意义，但是它很清晰地说明函数将返回一组仅能读一次的值，要想掌握yield，首先必须理解的是：当你调用生成器函数的时候，如上例中的createGenerator()，程序并不会执行函数体内的代码，它仅仅只是返回生成器对象，这种方式颇为微妙。函数体内的代码只有直到每次循环迭代(for)生成器的时候才会运行。

函数第一次运行时，它会从函数开始处直到碰到yield时，就返回循环的第一个值，然后，交互的运行、返回，直到没有值返回为止。如果函数在运行但是并没有遇到yield，就认为该生成器是空，原因可能是循环终止，或者没有满足任何”if/else”。

接下来读一小段代码来理解生成器的优点：

控制生成器穷举

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

>>>classBank(): # 创建银行，构造ATM机

...    crisis =False

...   defcreate_atm(self) :

...       whilenot self.crisis :

...           yield"$100"

>>> hsbc =Bank() # 没有危机时，你想要多少，ATM就可以吐多少

>>> corner_street_atm =hsbc.create_atm()

>>>print(corner_street_atm.next())

$100

>>>print(corner_street_atm.next())

$100

>>>print([corner_street_atm.next()forcash inrange(5)])

['$100','$100','$100','$100','$100']

>>> hsbc.crisis =True # 危机来临，银行没钱了

>>>print(corner_street_atm.next())

<type'exceptions.StopIteration'>

>>> wall_street_atm =hsbc.ceate_atm() # 新建ATM，银行仍然没钱

>>>print(wall_street_atm.next())

<type'exceptions.StopIteration'>

>>> hsbc.crisis =False # 麻烦就是，即使危机过后银行还是空的

>>>print(corner_street_atm.next())

<type'exceptions.StopIteration'>

>>> brand_new_atm =hsbc.create_atm() # 构造新的ATM，恢复业务

>>>forcash inbrand_new_atm :

...   printcash

$100

$100

$100

$100

$100

$100

$100

$100

$100

对于访问控制资源，生成器显得非常有用。

迭代工具，你最好的朋友

迭代工具模块包含了操做指定的函数用于操作迭代器。想复制一个迭代器出来？链接两个迭代器？以one liner（这里的one-liner只需一行代码能搞定的任务)用内嵌的列表组合一组值？不使用list创建Map/Zip？···，你要做的就是 import itertools，举个例子吧：

四匹马赛跑到达终点排名的所有可能性：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

>>> horses =[1,2,3,4]

>>> races =itertools.permutations(horses)

>>>print(races)

<itertools.permutationsobjectat 0xb754f1dc>

>>>print(list(itertools.permutations(horses)))

[(1,2,3,4),

 (1,2,4,3),

 (1,3,2,4),

 (1,3,4,2),

 (1,4,2,3),

 (1,4,3,2),

 (2,1,3,4),

 (2,1,4,3),

 (2,3,1,4),

 (2,3,4,1),

 (2,4,1,3),

 (2,4,3,1),

 (3,1,2,4),

 (3,1,4,2),

 (3,2,1,4),

 (3,2,4,1),

 (3,4,1,2),

 (3,4,2,1),

 (4,1,2,3),

 (4,1,3,2),

 (4,2,1,3),

 (4,2,3,1),

 (4,3,1,2),

 (4,3,2,1)]

理解迭代的内部机制：

迭代(iteration）就是对可迭代对象（iterables，实现了__iter__()方法）和迭代器（iterators，实现了__next__()方法）的一个操作过程。可迭代对象是任何可返回一个迭代器的对象，迭代器是应用在迭代对象中迭代的对象，换一种方式说的话就是：iterable对象的__iter__()方法可以返回iterator对象，iterator通过调用next()方法获取其中的每一个值(译者注)，读者可以结合Java API中的 Iterable接口和Iterator接口进行类比。