#註: generator的next()方法在python 2中為next(),但在python 3中為__next__()
【next的前後各是兩個底線】
把一個函數變成一個generator,帶有yield的函數不再是一個普通函數。即:一個帶有yield 的函數就是一個generator,它和普通函數不同,生成一個generator 看起來像函數調用,但不會執行任何函數代碼,直到對其調用next()(在for 循環中會自動調用next())才開始執行。雖然執行流程仍按函數的流程執行,但每執行到一個 yield 語句就會中斷,並傳回一個迭代值,下次執行時從 yield 的下一個語句繼續執行。看起來好像一個函數在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次,每次中斷都會透過 yield 傳回目前的迭代值。
yield 的好處是顯而易見的,把一個函數改寫為一個generator 就獲得了迭代能力,比起用類別的實例保存狀態來計算下一個next() 的值,不僅程式碼簡潔,而且執行流程異常清晰。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-def fab(max): n , a, b = 0, 0 , 1 while n < max: print(b) a, b = b, a + b n = n + 1if __name__ == '__main__': fab(6) # 1 1 2 3 5 8
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-def fab(max): n , a, b = 0, 0 , 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1if __name__ == '__main__': for n in fab(6): # 1 1 2 3 5 8 print(n)
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-from inspect import isgeneratorfunction def fab(max): n , a, b = 0, 0 , 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1if __name__ == '__main__': f1 = fab(3) # True fab是一个generator function print(isgeneratorfunction(fab)) # False fab(3)不是一个generator function # 而fab(3)是调用fab返回的一个generator print(isgeneratorfunction(fab(3)))
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-def read_file(fpath): BLOCK_SIZE = 100 with open(fpath, "rb") as f: while True: block = f.read(BLOCK_SIZE) if block: yield block else: returnif __name__ == '__main__': fpath = "/home/exercise-python3.7.1/vote/mysite/mysite/polls/test.txt" read_gen = read_file(fpath) print(read_gen.__next__()) print(read_gen.__next__()) print(read_gen.__next__()) print(read_gen.__next__()) # for循环会自动调用generatr的__next__()方法,故输出效果同如上的4个print 【内容较短,4个print就将test.txt中的内容输出完了】 for data in read_gen: print(data)
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-if __name__ == '__main__': astr = "ABC" alist = [1, 2, 3] adict = {"name": "wangbm", "age": 18} # generate agen = (i for i in range(4, 8)) def gen(*args, **kw): for item in args: for i in item: yield i new_list = gen(astr, alist, adict, agen) print(list(new_list)) # ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-if __name__ == '__main__': astr = "ABC" alist = [1, 2, 3] adict = {"name": "wangbm", "age": 18} # generate agen = (i for i in range(4, 8)) def gen(*args, **kw): for item in args: yield from item new_list = gen(astr, alist, adict, agen) print(list(new_list)) # ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]
結論:
由上面兩種方式對比,可以看出,yield from後面加上可迭代對象,他可以把可迭代對象裡的每個元素一個一個的yield出來,對比yield來說程式碼更簡潔,結構更清晰。
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以上是python yield和yield from用法總結詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!