python yield和yield from用法总结详解

环球青藤 2020/10/30 04:41

python yield和yield from用法总结yield 作用:

注: generator的next()方法在python 2中为next(),但在python 3中为 __next__() 【next的前后各是两个下划线】

把一个函数变成一个generator,带有yield的函数不再是一个普通函数。即:一个带有 yield 的函数就是一个 generator,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用 next()(在 for 循环中会自动调用 next())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个 yield 语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

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,不仅代码简洁,而且执行流程异常清晰。

用print实现打印斐波拉切数列 ——基础版
#!/usr/bin/env 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 + 1if __name__ == '__main__':
    fab(6)  # 1 1 2 3 5 8
用yield实现打印斐波拉切数列——升级版
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-def fab(max):
    n , a, b = 0, 0 , 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1if __name__ == '__main__':
    for n in fab(6): # 1 1 2 3 5 8
        print(n)
如何判断一个函数是否是一个特殊的generator函数
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-from inspect import isgeneratorfunction

def fab(max):
    n , a, b = 0, 0 , 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1if __name__ == '__main__':
    f1 = fab(3)
    # True fab是一个generator function
    print(isgeneratorfunction(fab))

    # False fab(3)不是一个generator function
    # 而fab(3)是调用fab返回的一个generator    print(isgeneratorfunction(fab(3)))
用yield实现大文件读取
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-def read_file(fpath):
    BLOCK_SIZE = 100
    with open(fpath, "rb") as f:
        while True:
            block = f.read(BLOCK_SIZE)
            if block:
                yield block            else:
                returnif __name__ == '__main__':
    fpath = "/home/exercise-python3.7.1/vote/mysite/mysite/polls/test.txt"
    read_gen = read_file(fpath)

    print(read_gen.__next__())
    print(read_gen.__next__())
    print(read_gen.__next__())
    print(read_gen.__next__())

    # for循环会自动调用generatr的__next__()方法,故输出效果同如上的4个print  【内容较短,4个print就将test.txt中的内容输出完了】    for data in read_gen:
        print(data)
yield 和 yield from 用法对比使用yield拼接可迭代对象
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-if __name__ == '__main__':
    astr = "ABC"
    apst = [1, 2, 3]
    adict = {"name": "wangbm", "age": 18}
    # generate
    agen = (i for i in range(4, 8))

    def gen(*args, **kw):
        for item in args:
            for i in item:
                yield i

    new_pst = gen(astr, apst, adict, agen)
    print(pst(new_pst))
    # ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]
使用yield from拼接可迭代对象
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-if __name__ == '__main__':
    astr = "ABC"
    apst = [1, 2, 3]
    adict = {"name": "wangbm", "age": 18}
    # generate
    agen = (i for i in range(4, 8))

    def gen(*args, **kw):
        for item in args:
            yield from item

    new_pst = gen(astr, apst, adict, agen)
    print(pst(new_pst))
    # ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]

结论:由上面两种方式对比,可以看出,yield from后面加上可迭代对象,他可以把可迭代对象里的每个元素一个一个的yield出来,对比yield来说代码更加简洁,结构更加清晰。

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