[work] python yield 关键字_综合

Python 是非常灵活的语言，其中 yield 关键字是普遍容易困惑的概念。

此篇将介绍 yield 关键字，及其相关的概念。

迭代、可迭代、迭代器

迭代（iteration）与可迭代（iterable）

迭代是一种操作；可迭代是对象的一种特性。

很多数据都是「容器」；它们包含了很多其他类型的元素。实际使用容器时，我们常常需要逐个获取其中的元素。逐个获取元素的过程，就是「迭代」。

# iteration
a_list = [1, 2, 3]
for i in a_list:print(i)

如果我们可以从一个对象中，逐个地获取元素，那么我们就说这个对象是「可迭代的」。

Python 中的顺序类型，都是可迭代的（list, tuple, string）。其余包括 dict, set, file 也是可迭代的。对于用户自己实现的类型，如果提供了 __iter__() 或者 __getitem__() 方法，那么该类的对象也是可迭代的。

迭代器（iterator）

迭代器是一种对象。

迭代器抽象的是一个「数据流」，是只允许迭代一次的对象。对迭代器不断调用 next() 方法，则可以依次获取下一个元素；当迭代器中没有元素时，调用 next() 方法会抛出 StopIteration 异常。迭代器的 __iter__() 方法返回迭代器自身；因此迭代器也是可迭代的。

迭代器协议（iterator protocol）

迭代器协议指的是容器类需要包含一个特殊方法。

如果一个容器类提供了 __iter__() 方法，并且该方法能返回一个能够逐个访问容器内所有元素的迭代器，则我们说该容器类实现了迭代器协议。

Python 中的迭代器协议和 Python 中的 for 循环是紧密相连的。

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# iterator protocol and for loop
for x in something:print(x)

Python 处理 for 循环时，首先会调用内建函数 iter(something)，它实际上会调用 something.__iter__()，返回 something 对应的迭代器。而后，for 循环会调用内建函数 next()，作用在迭代器上，获取迭代器的下一个元素，并赋值给 x。此后，Python 才开始执行循环体。

生成器、`yield` 表达式

生成器函数（generator function）和生成器（generator）

生成器函数是一种特殊的函数；生成器则是特殊的迭代器。

如果一个函数包含 yield 表达式，那么它是一个生成器函数；调用它会返回一个特殊的迭代器，称为生成器。

def func():return 1def gen():yield 1print(type(func))   # <class 'function'>
print(type(gen))    # <class 'function'>print(type(func())) # <class 'int'>
print(type(gen()))  # <class 'generator'>

如上，生成器 gen 看起来和普通的函数没有太大区别。仅只是将 return 换成了 yield。用 type() 函数打印二者的类型也能发现，func 和 gen 都是函数。然而，二者的返回值的类型就不同了。func() 是一个 int 类型的对象；而 gen() 则是一个迭代器对象。

`yield` 表达式

如前所述，如果一个函数定义中包含 yield 表达式，那么该函数是一个生成器函数（而非普通函数）。实际上，yield 仅能用于定义生成器函数。

与普通函数不同，生成器函数被调用后，其函数体内的代码并不会立即执行，而是返回一个生成器（generator-iterator）。当返回的生成器调用成员方法时，相应的生成器函数中的代码才会执行。

def square():for x in range(4):yield x ** 2
square_gen = square()
for x in square_gen:print(x)

前面说到，for 循环会调用 iter() 函数，获取一个生成器；而后调用 next() 函数，将生成器中的下一个值赋值给 x；再执行循环体。因此，上述 for 循环基本等价于：

genitor = square_gen.__iter__()
while True:x = geniter.next() # Python 3 是 __next__()print(x)

注意到，square 是一个生成器函数；作为它的返回值，square_gen 已经是一个迭代器；迭代器的 __iter__() 返回它自己。因此 geniter 对应的生成器函数，即是 square。

每次执行到 x = geniter.next() 时，square 函数会从上一次暂停的位置开始，一直执行到下一个 yield 表达式，将 yield 关键字后的表达式列表返回给调用者，并再次暂停。注意，每次从暂停恢复时，生成器函数的内部变量、指令指针、内部求值栈等内容和暂停时完全一致。

生成器的方法

生成器有一些方法。调用这些方法可以控制对应的生成器函数；不过，若是生成器函数已在执行过程中，调用这些方法则会抛出 ValueError 异常。

generator.next()：从上一次在 yield 表达式暂停的状态恢复，继续执行到下一次遇见 yield 表达式。当该方法被调用时，当前 yield 表达式的值为 None，下一个 yield 表达式中的表达式列表会被返回给该方法的调用者。若没有遇到 yield 表达式，生成器函数就已经退出，那么该方法会抛出 StopIterator 异常。
generator.send(value)：和 generator.next() 类似，差别仅在与它会将当前 yield 表达式的值设置为 value。
generator.throw(type[, value[, traceback]])：向生成器函数抛出一个类型为 type 值为 value 调用栈为 traceback 的异常，而后让生成器函数继续执行到下一个 yield 表达式。其余行为与 generator.next() 类似。
generator.close()：告诉生成器函数，当前生成器作废不再使用。

举例和说明

如果你看不懂生成器函数

如果你还是不太能理解生成器函数，那么大致上你可以这样去理解。

在函数开始处，加入 result = list()；
将每个 yield 表达式 yield expr 替换为 result.append(expr)；
在函数末尾处，加入 return result。

关于「下一个」yield 表达式

介绍「生成器的方法」时，我们说当调用 generator.next() 时，生成器函数会从当前位置开始执行到下一个 yield 表达式。这里的「下一个」指的是执行逻辑的下一个。因此

def f123():yield 1yield 2yield 3for item in f123(): # 1, 2, and 3, will be printedprint(item)def f13():yield 1while False:yield 2yield 3for item in f13(): # 1 and 3, will be printedprint(item)

使用 send() 方法与生成器函数通信

def func():x = 1while True:y = (yield x)x += ygeniter = func()
geniter.next()  # 1
geniter.send(3) # 4
geniter.send(10)# 14

此处，生成器函数 func 用 yield 表达式，将处理好的 x 发送给生成器的调用者；与此同时，生成器的调用者通过 send函数，将外部信息作为生成器函数内部的 yield 表达式的值，保存在 y 当中，并参与后续的处理。

这一特性是使用 yield 在 Python 中使用协程的基础。

`yield` 的好处

Python 的老用户应该会熟悉 Python 2 中的一个特性：内建函数 range 和 xrange。其中，range 函数返回的是一个列表，而 xrange 返回的是一个迭代器。

在 Python 3 中，range 相当于 Python 2 中的 xrange；而 Python 2 中的 range 可以用 list(range()) 来实现。

Python 之所以要提供这样的解决方案，是因为在很多时候，我们只是需要逐个顺序访问容器内的元素。大多数时候，我们不需要「一口气获取容器内所有的元素」。比方说，顺序访问容器内的前 5 个元素，可以有两种做法：

获取容器内的所有元素，然后取出前 5 个；
从头开始，逐个迭代容器内的元素，迭代 5 个元素之后停止。

显而易见，如果容器内的元素数量非常多（比如有 10 ** 8 个），或者容器内的元素体积非常大，那么后一种方案能节省巨大的时间、空间开销。

现在假设，我们有一个函数，其产出（返回值）是一个列表。而若我们知道，调用者对该函数的返回值，只有逐个迭代这一种方式。那么，如果函数生产列表中的每一个元素都需要耗费非常多的时间，或者生成所有元素需要等待很长时间，则使用 yield把函数变成一个生成器函数，每次只产生一个元素，就能节省很多开销了。

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