关于Python中的yield
在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。
一、迭代器(iterator)
在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表、元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器
迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发StopIteration。任何这类的对象在Python中都可以用for循环或其他遍历工具迭代,迭代工具内部会在每次迭代时调用next方法,并且捕捉StopIteration异常来确定何时离开。
使用迭代器一个显而易见的好处就是:每次只从对象中读取一条数据,不会造成内存的过大开销。
比如要逐行读取一个文件的内容,利用readlines()方法,我们可以这么写:
forlineinopen("test.txt").readlines():printline
这样虽然可以工作,但不是最好的方法。因为他实际上是把文件一次加载到内存中,然后逐行打印。当文件很大时,这个方法的内存开销就很大了。
利用file的迭代器,我们可以这样写:
forlineinopen("test.txt"):#usefileiteratorsprintline
这是最简单也是运行速度最快的写法,他并没显式的读取文件,而是利用迭代器每次读取下一行。
二、生成器(constructor)
生成器函数在Python中与迭代器协议的概念联系在一起。简而言之,包含yield语句的函数会被特地编译成生成器。当函数被调用时,他们返回一个生成器对象,这个对象支持迭代器接口。函数也许会有个return语句,但它的作用是用来yield产生值的。
不像一般的函数会生成值后退出,生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态,他的本地变量将保存状态信息,这些信息在函数恢复时将再度有效
>>>defg(n):...foriinrange(n):...yieldi**2...>>>foriing(5):...printi,":",...0:1:4:9:16:
要了解他的运行原理,我们来用next方法看看:
>>>t=g(5)>>>t.next()0>>>t.next()1>>>t.next()4>>>t.next()9>>>t.next()16>>>t.next()Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inStopIteration
在运行完5次next之后,生成器抛出了一个StopIteration异常,迭代终止。
再来看一个yield的例子,用生成器生成一个Fibonacci数列:
deffab(max):a,b=0,1whilea
看到这里应该就能理解生成器那个很抽象的概念了吧~~
以上内容为大家介绍了关于Python中的yield,希望对大家有所帮助,如果想要了解更多Python相关知识,请关注IT培训机构:千锋教育。http://www.mobiletrain.org/
相关推荐HOT
更多>>python流式读取大文件的两种方法
python流式读取大文件的两种方法1、使用read方法分块读取使用更底层的file.read()方法,与直接循环迭代文件对象不同,每次调用file.read(chunk_...详情>>
2023-11-14 16:48:08pythongreenlet如何交替运行
pythongreenlet如何交替运行1、greenlet说明greenlet是一个基于Greenlet实现的网络库,它使用greenlet来实现协同程序。其基本思想是,当greenle...详情>>
2023-11-14 14:52:57python收集参数的调用顺序
python收集参数的调用顺序本文教程操作环境:windows7系统、Python3.9.1,DELLG3电脑。1、说明收集参数,关键字参数,普通参数可以混合使用使用...详情>>
2023-11-14 13:23:09python实例属性的优先级分析
python实例属性的优先级分析1、说明当在实例上给类属性赋值时,实际上是给这个实例绑定了同名的属性而已,并不会影响类属性和其他实例。使用实...详情>>
2023-11-14 10:17:33