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迭代器(Iterator)

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為了理解yield是什么，首先要明白生成器(generator)是什么，在講生成器之前先說(shuō)說(shuō)迭代器(iterator)，當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)列表(list)時(shí)，你可以逐個(gè)的讀取每一項(xiàng)，這就叫做迭代（iteration）。

 
 
 

  
  
  
mylist = [1, 2, 3]   
  
  
  
 for i in mylist :   
  
  
  
 print(i)   
  
  
  
1 
  
  
  
2 
  
  
  
3 
 
 
 

Mylist就是一個(gè)迭代器，不管是使用復(fù)雜的表達(dá)式列表，還是直接創(chuàng)建一個(gè)列表，都是可迭代的對(duì)象。

 
 
 

  
  
  
mylist = [x*x for x in range(3)]   
  
  
  
for i in mylist :   
  
  
  
print(i)   
  
  
  
0 
  
  
  
1 
  
  
  
4 
 
 
 

你可以使用“for··· in ···”來(lái)操作可迭代對(duì)象，如：list,string,files,這些迭代對(duì)象非常方便我們使用，因?yàn)槟憧梢园凑漳愕囊庠高M(jìn)行重復(fù)的讀取。但是你不得不預(yù)先存儲(chǔ)所有的元素在內(nèi)存中，那些對(duì)象里有很多元素時(shí)，并不是每一項(xiàng)都對(duì)你有用。

生成器(Generators)

生成器同樣是可迭代對(duì)象，但是你只能讀取一次，因?yàn)樗](méi)有把所有值存放內(nèi)存中，它動(dòng)態(tài)的生成值：

 
 
 

  
  
  
mygenerator = (x*x for x in range(3))   
  
  
  
for i in mygenerator :   
  
  
  
print(i)   
  
  
  
0 
  
  
  
1 
  
  
  
4 
 
 
 

使用()和[]結(jié)果是一樣的，但是，第二次執(zhí)行“ for in mygenerator”不會(huì)有任何結(jié)果返回，因?yàn)樗荒苁褂靡淮?。首先?jì)算0，然后計(jì)算1，之后計(jì)算4，依次類推。

Yield

Yield是關(guān)鍵字， 用起來(lái)像return，yield在告訴程序，要求函數(shù)返回一個(gè)生成器。

  
 
 

   
  
  
def createGenerator() :   
   
  
  
mylist = range(3)   
   
  
  
for i in mylist :   
   
  
  
yield i*i   
   
  
  
    
   
  
  
mygenerator = createGenerator() # create a generator   
   
  
  
print(mygenerator) # mygenerator is an object!   
   
  
  
   
   
  
  
for i in mygenerator:   
   
  
  
print(i)   
   
  
  
0 
   
  
  
1 
   
  
  
4 
  
 
 

這個(gè)示例本身沒(méi)什么意義，但是它很清晰地說(shuō)明函數(shù)將返回一組僅能讀一次的值，要想掌握yield，首先必須理解的是：當(dāng)你調(diào)用生成器函數(shù)的時(shí)候，如上例中的createGenerator()，程序并不會(huì)執(zhí)行函數(shù)體內(nèi)的代碼，它僅僅只是返回生成器對(duì)象，這種方式頗為微妙。函數(shù)體內(nèi)的代碼只有直到每次循環(huán)迭代(for)生成器的時(shí)候才會(huì)運(yùn)行。

函數(shù)***次運(yùn)行時(shí)，它會(huì)從函數(shù)開(kāi)始處直到碰到y(tǒng)ield時(shí)，就返回循環(huán)的***個(gè)值，然后，交互的運(yùn)行、返回，直到?jīng)]有值返回為止。如果函數(shù)在運(yùn)行但是并沒(méi)有遇到y(tǒng)ield，就認(rèn)為該生成器是空，原因可能是循環(huán)終止，或者沒(méi)有滿足任何”if/else”。

接下來(lái)讀一小段代碼來(lái)理解生成器的優(yōu)點(diǎn)：

控制生成器窮舉

  
 
 

   
  
  
>>> class Bank(): # 創(chuàng)建銀行，構(gòu)造ATM機(jī)   
   
  
  
...    crisis = False 
   
  
  
...    def create_atm(self) :   
   
  
  
...        while not self.crisis :   
   
  
  
...            yield "$100" 
   
  
  
>>> hsbc = Bank() # 沒(méi)有危機(jī)時(shí)，你想要多少，ATM就可以吐多少   
   
  
  
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()   
   
  
  
>>> print(corner_street_atm.next())   
   
  
  
$100 
   
  
  
>>> print(corner_street_atm.next())   
   
  
  
$100 
   
  
  
>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])   
   
  
  
['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']   
   
  
  
>>> hsbc.crisis = True # 危機(jī)來(lái)臨，銀行沒(méi)錢(qián)了   
   
  
  
>>> print(corner_street_atm.next())   
   
  
  
   
   
  
  
>>> wall_street_atm = hsbc.ceate_atm() # 新建ATM，銀行仍然沒(méi)錢(qián)   
   
  
  
>>> print(wall_street_atm.next())   
   
  
  
   
   
  
  
>>> hsbc.crisis = False # 麻煩就是，即使危機(jī)過(guò)后銀行還是空的   
   
  
  
>>> print(corner_street_atm.next())   
   
  
  
   
   
  
  
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # 構(gòu)造新的ATM，恢復(fù)業(yè)務(wù)   
   
  
  
>>> for cash in brand_new_atm :   
   
  
  
...    print cash   
   
  
  
$100 
   
  
  
$100 
   
  
  
$100 
   
  
  
$100 
   
  
  
$100 
   
  
  
$100 
   
  
  
$100 
   
  
  
$100 
   
  
  
$100 
  
 
 

對(duì)于訪問(wèn)控制資源，生成器顯得非常有用。

迭代工具，你***的朋友

迭代工具模塊包含了操做指定的函數(shù)用于操作迭代器。想復(fù)制一個(gè)迭代器出來(lái)？鏈接兩個(gè)迭代器？以one liner（這里的one-liner只需一行代碼能搞定的任務(wù))用內(nèi)嵌的列表組合一組值？不使用list創(chuàng)建Map/Zip？···，你要做的就是 import itertools，舉個(gè)例子吧：

四匹馬賽跑到達(dá)終點(diǎn)排名的所有可能性：

 
 
 

  
  
  
>>> horses = [1, 2, 3, 4]   
  
  
  
>>> races = itertools.permutations(horses)   
  
  
  
>>> print(races)   
  
  
  
   
  
  
  
>>> print(list(itertools.permutations(horses)))   
  
  
  
[(1, 2, 3, 4),   
  
  
  
 (1, 2, 4, 3),   
  
  
  
 (1, 3, 2, 4),   
  
  
  
 (1, 3, 4, 2),   
  
  
  
 (1, 4, 2, 3),   
  
  
  
 (1, 4, 3, 2),   
  
  
  
 (2, 1, 3, 4),   
  
  
  
 (2, 1, 4, 3),   
  
  
  
 (2, 3, 1, 4),   
  
  
  
 (2, 3, 4, 1),   
  
  
  
 (2, 4, 1, 3),   
  
  
  
 (2, 4, 3, 1),   
  
  
  
 (3, 1, 2, 4),   
  
  
  
 (3, 1, 4, 2),   
  
  
  
 (3, 2, 1, 4),   
  
  
  
 (3, 2, 4, 1),   
  
  
  
 (3, 4, 1, 2),   
  
  
  
 (3, 4, 2, 1),   
  
  
  
 (4, 1, 2, 3),   
  
  
  
 (4, 1, 3, 2),   
  
  
  
 (4, 2, 1, 3),   
  
  
  
 (4, 2, 3, 1),   
  
  
  
 (4, 3, 1, 2),   
  
  
  
 (4, 3, 2, 1)] 
 
 
 

理解迭代的內(nèi)部機(jī)制：

迭代(iteration）就是對(duì)可迭代對(duì)象（iterables，實(shí)現(xiàn)了__iter__()方法）和迭代器（iterators，實(shí)現(xiàn)了__next__()方法）的一個(gè)操作過(guò)程?？傻鷮?duì)象是任何可返回一個(gè)迭代器的對(duì)象，迭代器是應(yīng)用在迭代對(duì)象中迭代的對(duì)象，換一種方式說(shuō)的話就是：iterable對(duì)象的__iter__()方法可以返回iterator對(duì)象，iterator通過(guò)調(diào)用next()方法獲取其中的每一個(gè)值(譯者注)，讀者可以結(jié)合Java API中的 Iterable接口和Iterator接口進(jìn)行類比。

英文原文：The Python yield keyword explained

原文鏈接：http://blog.jobbole.com/32748/

文章名稱：Python關(guān)鍵字yield詳解
文章源于：http://www.5511xx.com/article/dpppjss.html