Python yield与实现

转自 http://www.cnblogs.com/coder2012/p/4990834.html

yield的功能类似于return，但是不同之处在于它返回的是生成器。

生成器

生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数，每一个生成器都是一个迭代器（但是迭代器不一定是生成器）。

如果一个函数包含yield关键字，这个函数就会变为一个生成器。

生成器并不会一次返回所有结果，而是每次遇到yield关键字后返回相应结果，并保留函数当前的运行状态，等待下一次的调用。

由于生成器也是一个迭代器，那么它就应该支持next方法来获取下一个值。

基本操作

# 通过`yield`来创建生成器     def func():        for i in xrange(10);             yield i     # 通过列表来创建生成器     [i for i in xrange(10)]           

# 调用如下     >>> f = func()     >>> f # 此时生成器还没有运行     <generator object func at 0x7fe01a853820>     >>> f.next() # 当i=0时，遇到yield关键字，直接返回     >>> f.next() # 继续上一次执行的位置，进入下一层循环     1     ...     >>> f.next()     9     >>> f.next() # 当执行完最后一次循环后，结束yield语句，生成StopIteration异常     Traceback (most recent call last):       File "<stdin>", line 1, in <module>     StopIteration     >>>           

除了next函数，生成器还支持send函数。该函数可以向生成器传递参数。

>>> def func():     ...     n = 0     ...     while 1:     ...         n = yield n #可以通过send函数向n赋值     ...      >>> f = func()     >>> f.next() # 默认情况下n为0     >>> f.send(1) #n赋值1     1     >>> f.send(2)     2     >>>           

应用

最经典的例子，生成无限序列。

常规的解决方法是，生成一个满足要求的很大的列表，这个列表需要保存在内存中，很明显内存限制了这个问题。

def get_primes(start):         for element in magical_infinite_range(start):             if is_prime(element):                 return element           

如果使用生成器就不需要返回整个列表，每次都只是返回一个数据，避免了内存的限制问题。

def is_prime(n):         if n <= 1:             return False         i = 2         while i*i <= n:             if n % i == 0:                 return False             i += 1         return True     def get_primes(number):         while True:             if is_prime(number):                 yield number             number += 1