由浅入深讲解python中的yield与generator

2024-02-26 07:01:04 157

前言

本文将由浅入深详细介绍yield以及generator，包括以下内容：什么generator，生成generator的方法，generator的特点，generator基础及高级应用场景，generator使用中的注意事项。本文不包括enhancedgenerator即pep342相关内容，这部分内容在之后介绍。

generator基础

在python的函数（function）定义中，只要出现了yield表达式（Yieldexpression），那么事实上定义的是一个generatorfunction，调用这个generatorfunction返回值是一个generator。这根普通的函数调用有所区别，Forexample：

defgen_generator():
yield1

defgen_value():
return1

if__name__=='__main__':
ret=gen_generator()
printret,type(ret)#
ret=gen_value()
printret,type(ret)#1

从上面的代码可以看出，gen_generator函数返回的是一个generator实例

generator有以下特别：

•遵循迭代器（iterator）协议，迭代器协议需要实现__iter__、next接口

•能过多次进入、多次返回，能够暂停函数体中代码的执行

下面看一下测试代码：

>>>defgen_example():
...print'beforeanyyield'
...yield'firstyield'
...print'betweenyields'
...yield'secondyield'
...print'noyieldanymore'
...
>>>gen=gen_example()
>>>gen.next()＃第一次调用next
beforeanyyield
'firstyield'
>>>gen.next()＃第二次调用next
betweenyields
'secondyield'
>>>gen.next()＃第三次调用next
noyieldanymore
Traceback(mostrecentcalllast):
File"",line1,in
StopIteratio

调用genexample方法并没有输出任何内容，说明函数体的代码尚未开始执行。当调用generator的next方法，generator会执行到yield表达式处，返回yield表达式的内容，然后暂停（挂起）在这个地方，所以第一次调用next打印第一句并返回“firstyield”。暂停意味着方法的局部变量，指针信息，运行环境都保存起来，直到下一次调用next方法恢复。第二次调用next之后就暂停在最后一个yield，再次调用next()方法，则会抛出StopIteration异常。

因为for语句能自动捕获StopIteration异常，所以generator（本质上是任何iterator）较为常用的方法是在循环中使用：

defgenerator_example():
yield1
yield2

if__name__=='__main__':
foreingenerator_example():
printe
#output12

generatorfunction产生的generator与普通的function有什么区别呢

（1）function每次都是从第一行开始运行，而generator从上一次yield开始的地方运行

（2）function调用一次返回一个（一组）值，而generator可以多次返回

（3）function可以被无数次重复调用，而一个generator实例在yield最后一个值或者return之后就不能继续调用了

在函数中使用Yield，然后调用该函数是生成generator的一种方式。另一种常见的方式是使用generatorexpression，Forexample：

>>>gen=(x*xforxinxrange(5))
>>>printgen
at0x02655710>

generator应用

generator基础应用

为什么使用generator呢，最重要的原因是可以按需生成并“返回”结果，而不是一次性产生所有的返回值，况且有时候根本就不知道“所有的返回值”。

比如对于下面的代码

RANGE_NUM=100
foriin[x*xforxinrange(RANGE_NUM)]:#第一种方法：对列表进行迭代
#dosthforexample
printi

foriin(x*xforxinrange(RANGE_NUM)):#第二种方法：对generator进行迭代
#dosthforexample
printi

在上面的代码中，两个for语句输出是一样的，代码字面上看来也就是中括号与小括号的区别。但这点区别差异是很大的，第一种方法返回值是一个列表，第二个方法返回的是一个generator对象。随着RANGE_NUM的变大，第一种方法返回的列表也越大，占用的内存也越大；但是对于第二种方法没有任何区别。

我们再来看一个可以“返回”无穷多次的例子：

deffib():
a,b=1,1
whileTrue:
yielda
a,b=b,a+b

这个generator拥有生成无数多“返回值”的能力，使用者可以自己决定什么时候停止迭代

generator高级应用

使用场景一：

Generator可用于产生数据流，generator并不立刻产生返回值，而是等到被需要的时候才会产生返回值，相当于一个主动拉取的过程(pull)，比如现在有一个日志文件，每行产生一条记录，对于每一条记录，不同部门的人可能处理方式不同，但是我们可以提供一个公用的、按需生成的数据流。

defgen_data_from_file(file_name):
forlineinfile(file_name):
yieldline

defgen_words(line):
forwordin(wforwinline.split()ifw.strip()):
yieldword

defcount_words(file_name):
word_map={}
forlineingen_data_from_file(file_name):
forwordingen_words(line):
ifwordnotinword_map:
word_map[word]=0
word_map[word]+=1
returnword_map

defcount_total_chars(file_name):
total=0
forlineingen_data_from_file(file_name):
total+=len(line)
returntotal

if__name__=='__main__':
printcount_words('test.txt'),count_total_chars('test.txt')

上面的例子来自08年的PyCon一个讲座。gen_wordsgen_data_from_file是数据生产者，而count_wordscount_total_chars是数据的消费者。可以看到，数据只有在需要的时候去拉取的，而不是提前准备好。另外gen_words中(wforwinline.split()ifw.strip())也是产生了一个generator

使用场景二：

一些编程场景中，一件事情可能需要执行一部分逻辑，然后等待一段时间、或者等待某个异步的结果、或者等待某个状态，然后继续执行另一部分逻辑。比如微服务架构中，服务A执行了一段逻辑之后，去服务B请求一些数据，然后在服务A上继续执行。或者在游戏编程中，一个技能分成分多段，先执行一部分动作（效果），然后等待一段时间，然后再继续。对于这种需要等待、而又不希望阻塞的情况，我们一般使用回调（callback）的方式。下面举一个简单的例子：

defdo(a):
print'do',a
CallBackMgr.callback(5,lambdaa=a:post_do(a))

defpost_do(a):
print'post_do',a

这里的CallBackMgr注册了一个5s后的时间，5s之后再调用lambda函数，可见一段逻辑被分裂到两个函数，而且还需要上下文的传递（如这里的参数a）。我们用yield来修改一下这个例子，yield返回值代表等待的时间。

@yield_dec
defdo(a):
print'do',a
yield5
print'post_do',a

这里需要实现一个YieldManager，通过yield_dec这个decrator将do这个generator注册到YieldManager，并在5s后调用next方法。Yield版本实现了和回调一样的功能，但是看起来要清晰许多。

下面给出一个简单的实现以供参考：

#-*-coding:utf-8-*-
importsys
#importTimer
importtypes
importtime

classYieldManager(object):
def__init__(self,tick_delta=0.01):
self.generator_dict={}
#self._tick_timer=Timer.addRepeatTimer(tick_delta,lambda:self.tick())

deftick(self):
cur=time.time()
forgene,tinself.generator_dict.items():
ifcur>=t:
self._do_resume_genetator(gene,cur)

def_do_resume_genetator(self,gene,cur):
try:
self.on_generator_excute(gene,cur)
exceptStopIteration,e:
self.remove_generator(gene)
exceptException,e:
print'unexcepeterror',type(e)
self.remove_generator(gene)

defadd_generator(self,gen,deadline):
self.generator_dict[gen]=deadline

defremove_generator(self,gene):
delself.generator_dict[gene]

defon_generator_excute(self,gen,cur_time=None):
t=gen.next()
cur_time=cur_timeortime.time()
self.add_generator(gen,t+cur_time)

g_yield_mgr=YieldManager()

defyield_dec(func):
def_inner_func(*args,**kwargs):
gen=func(*args,**kwargs)
iftype(gen)istypes.GeneratorType:
g_yield_mgr.on_generator_excute(gen)

returngen
return_inner_func

@yield_dec
defdo(a):
print'do',a
yield2.5
print'post_do',a
yield3
print'post_doagain',a

if__name__=='__main__':
do(1)
foriinrange(1,10):
print'simulateatimer,%ssecondspassed'%i
time.sleep(1)
g_yield_mgr.tick()

注意事项：

（1）Yield是不能嵌套的！

defvisit(data):
forelemindata:
ifisinstance(elem,tuple)orisinstance(elem,list):
visit(elem)#herevalueretuenedisgenerator
else:
yieldelem

if__name__=='__main__':
foreinvisit([1,2,(3,4),5]):
printe

上面的代码访问嵌套序列里面的每一个元素，我们期望的输出是12345，而实际输出是1 2 5。为什么呢，如注释所示，visit是一个generatorfunction，所以第4行返回的是generatorobject，而代码也没这个generator实例迭代。那么改改代码，对这个临时的generator进行迭代就行了。

defvisit(data):
forelemindata:
ifisinstance(elem,tuple)orisinstance(elem,list):
foreinvisit(elem):
yielde
else:
yieldelem

或者在python3.3中可以使用yieldfrom，这个语法是在pep380加入的

defvisit(data):
forelemindata:
ifisinstance(elem,tuple)orisinstance(elem,list):
yieldfromvisit(elem)
else:
yieldelem

（2）generatorfunction中使用return

在pythondoc中，明确提到是可以使用return的，当generator执行到这里的时候抛出StopIteration异常。

defgen_with_return(range_num):
ifrange_num<0:
return
else:
foriinxrange(range_num):
yieldi

if__name__=='__main__':
printlist(gen_with_return(-1))
printlist(gen_with_return(1))

但是，generatorfunction中的return是不能带任何返回值的

defgen_with_return(range_num):
ifrange_num<0:
return0
else:
foriinxrange(range_num):
yieldi

上面的代码会报错：SyntaxError:'return'withargumentinsidegenerator

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对毛票票的支持。

由浅入深讲解python中的yield与generator

热门推荐

随机推荐