python的yield使用

在python中,yield被称之为generator(生成器)。

下面举个小例子来理解,yield在程序是怎么执行的

代码:

def func():
    print "begin"
    yield 1
    print "mid"
    yield 2
    print "end"
 
f = func()
f.next()  //1
f.next()  //2
f.next()  //3

f获得的是一个生成器(generator),next()每次都获取生成器中的下一个值。1的next会从函数的起始部分执行到第一个yield,也就是执行print “begin”和yield 1。所以语句1执行完输出begin,2执行完输出mid,3执行完输出end,并且会报错,报错是因为后面没有yield的了,当函数执行结束时,generator自动抛出StopIteration异常,表示迭代完成。在for循环里,无需处理StopIteration异常,循环会正常结束。


--------斐波那契数列------

知道了生成器的一些概念后,下面来看另一个例子

对于斐波那契数列,我们很容易想到下面的实现形式:

# coding=utf-8
 
def fab(n):
    index, a, b = 0, 0, 1
    res = []
    while index < n:
        res.append(b)
        a, b = b, a + b
        index = index + 1
    return res
 
for n infab(5):
    print n

使用yield的话,可以改写成如下形式:

# coding=utf-8
 
def fab(n):
    index, a, b = 0, 0, 1
    while index < n:
        # res.append(b)
        yieldb
        a, b = b, a + b
        index = index + 1
 
for n infab(5):
    print n

打印结果同前面那个程序的,如下:



原理就是第一次执行是从开始到yield b,yield b会返回b这个值。然后从后面执行到第二个yield b,以此类推。

 

------判断是否是generatorfunction------

使用isgeneratorfunction()函数判断一个函数是否是生成器函数

>>>from inspect import isgeneratorfunction
>>>isgeneratorfunction(fab)
True
 
>>>import types
>>>isinstance(fab, types.GeneratorType)
False
>>>isinstance(fab(5), types.GeneratorType)
True

区别fab和fab(5),fab是一个generatorfunction,而fab(5)是调用fab返回的一个generator

 

 

<think>嗯,用户想了解Python中的yield关键字及其用法工作原理。我需要根据提供的引用资料来整理回答。首先,yield在函数中使用,可以将函数变成生成器。生成器每次调用时执行到yield返回数据,下次继续从yield之后执行。根据引用2,yield相当于一个return,但函数会记住状态,下次从yield后面继续执行。比如在truncation函数中,每次yield返回列表的一部分,每次调用next时继续循环。这应该说明生成器的执行流程。引用3提到yield将函数变为迭代器,每次迭代返回数据,下次接着执行。可能需要用例子说明,比如生成斐波那契数列,或者全排列,如引用4中的例子。全排列生成器用递归yield来逐步产生结果,这样更节省内存。引用5说明yield的工作流程,函数暂停,下次继续执行。比如在getSeq函数中,每次返回index后暂停,下次继续循环。这可能要结合代码示例解释。 用户可能需要了解基本用法、执行流程、与return的区别、应用场景。需要分点回答,结构清晰。例如,先解释生成器概念,再说明yield如何工作,然后对比普通函数,最后给出应用场景例子。 要注意引用中的例子,比如引用2中的truncation函数,每次yield返回列表的一部分,说明生成器如何分段处理数据,节省内存。引用4的全排列例子展示递归中使用yield,生成大量结果而不占用过多内存。另外,用户可能想知道为什么使用yield而不是返回列表,应该提到内存效率惰性计算的优点。比如处理大数据时,生成器逐个产生结果,避免一次性加载所有数据到内存。可能还需要提到生成器的两种创建方式:函数带yield,或者生成器表达式。但用户问题可能更关注函数中的yield。需要确保回答覆盖yield的基本机制、执行过程、优势,以及实际应用例子。可能最后生成相关问题,比如yieldreturn的区别,生成器的应用场景,如何实现协程等。</think>### Pythonyield关键字的用法与工作原理 #### 1. **基本概念** `yield`是Python中用于定义生成器(Generator)的关键字。当一个函数包含`yield`语句时,该函数会变成一个生成器,**每次调用时返回一个值并暂停执行**,下次调用时从暂停位置继续执行[^2][^3]。 --- #### 2. **执行流程** - **初始化**:调用生成器函数时,返回一个生成器对象,但函数内部代码**不会立即执行**。 - **首次触发**:通过`next()`或`for`循环触发时,函数从开头执行到第一个`yield`语句,返回数据并暂停。 - **后续触发**:再次调用`next()`时,函数从上次暂停的`yield`之后继续执行,直到遇到下一个`yield`[^2][^5]。 **示例代码**: ```python def simple_generator(): yield "第一次暂停" yield "第二次暂停" gen = simple_generator() print(next(gen)) # 输出:第一次暂停 print(next(gen)) # 输出:第二次暂停 ``` --- #### 3. **与普通函数的区别** | 特性 | 普通函数 | 生成器函数 | |--------------------|----------------------------|------------------------------| | 返回值 | 通过`return`返回单一结果 | 通过`yield`多次返回值 | | 状态保留 | 每次调用重新初始化 | 保留上次执行状态 | | 内存占用 | 一次性处理所有数据 | 惰性计算,按需生成数据 | --- #### 4. **核心应用场景** 1. **处理大型数据集** 生成器逐项生成数据,避免一次性加载到内存。例如读取大文件: ```python def read_large_file(file_path): with open(file_path, 'r') as f: for line in f: yield line.strip() ``` 2. **无限序列生成** 如斐波那契数列: ```python def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b ``` 3. **协程与异步编程** `yield`可用于实现简单的协程调度[^5]。 --- #### 5. **进阶用法示例** - **递归生成器**:生成全排列(引用[^4]): ```python def perm(items, n=None): if n is None: n = len(items) for i in range(len(items)): v = items[i:i+1] if n == 1: yield v else: rest = items[:i] + items[i+1:] for p in perm(rest, n-1): yield v + p ``` - **状态管理**:分段处理数据(引用[^2]): ```python def truncation(): trunc_list = list(range(100)) for i in range(len(trunc_list)//5): yield trunc_list[i*5 : (i+1)*5] ``` --- #### 6. **注意事项** - 生成器**只能遍历一次**,遍历结束后需重新创建。 - 可通过`send()`方法向生成器发送数据,实现双向通信[^5]。 - 使用`yield from`可简化嵌套生成器的调用。 ---
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