python 生成器yield

生成器概念

生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的生成器。
包含yield关键字的函数可以理解是一个用函数名表示的另类list对象，通过迭代的方式（例如：for）依次获取结果。

生成器的特点

1. 记录执行函数内的所有变量状态（数据）和代码执行位置。
2. 立即返回yield标记的变量或值，再次调用函数时，代码从上次返回yield之后继续执行。

认识生成器

下来让我们一起来看看如何使用yield，先通过一个简单的例子认识生成器。

def addlist(alist):    for i in alist:        # yield与return功能类似，返回本次迭代结果        yield i + 1alist = [1, 2, 3, 4]for x in addlist(alist):    print(x)

执行结果：

2345

根据addlist()函数实现可以推断出addlist(alist)相当于一个值为[2, 3, 4, 5]的list，不过迭代调用时以函数表达式的形式出现在for语句中。
使用”list变量”（实际为函数变量，此处可以理解为list）替代addlist(alist)作为for的参数，执行结果相同，代码如下：

add_one_list = addlist(alist)for x in add_one_list:    print(x)

生成器执行过程

到底yield是如何执行的呢？生成器（函数）的执行逻辑到底是什么样子？
让我们一起来写个demo进行分析。

next()函数
用于移动迭代器指向下一个数据，直到抛出StopIteration，代表迭代终止。

定义函数yield_run_logic()，对一个已经初始化变量a，多次调用，同在yield前后输出日志，用于分析执行逻辑。然后再一个while(1)的死循环中使用next()方法遍历生成器，直到抛出停止迭代异常跳出循环（StopIteration）。

def yield_run_logic():    a = 1    for i in range(3):        print('begin yield')        yield a        print('end yield')        a += i# 获取生成器对象yield_obj = yield_run_logic()# 此时只是获取对象，尚未执行yield_run_logic()的内容，直到第一调用next()\while 1:    try:        ret = next(yield_obj)        # 第一次调用next()方法，开始执行yield_run_logic()，直到遇到yield关键字，返回当前结果，        # yield_run_logic()保留当前执行状态和代码执行位置，当下次执行next()时，        # yield_run_logic()从上次保留的继续执行，直到遇到yield关键字。        # yield_run_logic()无迭代数据时，抛出StopIteration异常，表示迭代结束。        print(ret)    except StopIteration:        print('end test')        break

执行结果：

# 第1次执行输出 a = 1, i = 0begin yield1# 第2次执行输出 a = 1, i = 1end yieldbegin yield2# 第3次执行输出 a = 2, i = 2end yieldbegin yield4# 第4次执行end yield # yield_run_logic()中 i 超过range(3)的范围，结束迭代，          # 由于使用next()而并非使用for来迭代生成器，所以迭代结束异常需要自己处理。end test

根据输出结果可以看出，在第一次执行next()时，生成器yield_run_logic()开始执行，打印’begin yield’，并在yield a处返回结果，之后再执行next()都是从yield a之后开始执行（打印’end yield’），直到循环中再次遇到yield a时返回。

总结 yield的执行逻辑。

第一次获取迭代结果，函数的第一行代码执行到yield关键字返回，第[2,n]次迭代结果，函数执行从yield关键字下一行代码到再次碰到yield关键字返回。

yield的应用场景

凡是本次处理使用上次处理结果作为基础数据的逻辑实现，都可以考虑使用生成器。

练习1：打印杨辉三角

          1        1   1      1   2   1    1   3   3   1  1   4   6   4   11   5   10  10  5   1

特征分析：从第三行开始每一行的非边界数字等于上一行相邻两数字之和，边界数字全部为1。

def pascals_triangle(line_count):    up_line = []    line = []    # i取值范围[0, line_count-1]    for i in range(line_count):        # 扩展当前行列表长度，初始化数据为1，并且保证边界数据为1        line.append(1)        # 1,2行全部是1，3行开始体现特征，需要进行特征处理        if i > 1:            # 当前行[1, n-1]的值等于上一行[0, n-2]与[1, n-1]的和            for j in range(1, len(up_line)):                line[j] = up_line[j-1] + up_line[j]        # 返回当前行        yield line        # 更新上一行记录结果，保存当前行        up_line = line[:]lines = 6fn = pascals_triangle(lines)for line in fn:    print(line)

本例未将计算结果进行格式化输出，函数执行结果如下：

[1][1, 1][1, 2, 1][1, 3, 3, 1][1, 4, 6, 4, 1][1, 5, 10, 10, 5, 1]

资源链接
Python 深入理解yield
廖雪峰的python教程-生成器
[推荐阅读]Python Generators(生成器)——yield关键字