Python yield 使用浅析

本文深入探讨Python中的生成器(generator),解释了迭代器协议、yield的作用以及如何使用yield生成斐波那契数列。通过实例展示了如何避免内存开销,包括使用yield的函数与普通函数的区别,以及如何通过isgeneratorfunction进行判断。此外,还讨论了return在生成器函数中的行为以及在文件读取中的应用。

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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:

for line in open("test.txt").readlines():
    print line


这样虽然可以工作,但

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展与成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
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