python生成器之yield

斐波那契數列（Fibonacci）

1. 最普通的：

def fab(max): 
   n, a, b = 0, 0, 1 
   while n < max: 
       print b 
       a, b = b, a + b 
       n = n + 1

2. 为了提高 fab 函数的可重用性，最好返回一个 List如下：

def fab(max): 
   n, a, b = 0, 0, 1 
   L = [] 
   while n < max: 
       L.append(b) 
       a, b = b, a + b 
       n = n + 1 
   return L

for n in fab(5): 
       print n 

3. 该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大，所以最好不要用 List来保存中间结果，而是通过 iterable 对象来迭代，利用 iterable 我们可以把 fab 函数改写为一个支持 iterable 的 class：

class Fab(object): 
 
   def __init__(self, max): 
       self.max = max 
       self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 
 
   def __iter__(self): 
       return self 
 
   def next(self): 
       if self.n < self.max: 
           r = self.b 
           self.a, self.b = self.b, self.a + self.b 
           self.n = self.n + 1 
           return r 
       raise StopIteration()

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Fab 类通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数：

>>> for n in Fab(5): 
...     print n 
...

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4. 但是使用 class 改写的这个版本，代码远远没有第一版的 fab 函数来得简洁。使用yield：

def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        yield b 
        # print b 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1

和第一版相比，仅仅把 print b 改为了 yield b，调用也没什么变化：

>>> for n in fab(5): 
...     print n 
... 
1 
1 
2 
3 
5

yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。

也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法（因为 fab(5) 是一个 generator 对象，该对象具有 next() 方法），这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程：

>>> f = fab(5) 
>>> f.next() 

>>> f.next() 

>>> f.next() 

>>> f.next() 

>>> f.next() 

>>> f.next() 
Traceback (most recent call last): 
 File "<stdin>", line 1, in <module> 
StopIteration

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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。

6. 何判断一个函数是否是一个特殊的 generator 函数？可以利用 isgeneratorfunction 判断：

>>> from inspect import isgeneratorfunction 
>>> isgeneratorfunction(fab) 
True

7. 要注意区分 fab 和 fab(5)，fab 是一个 generator function，而 fab(5) 是调用 fab 返回的一个 generator，好比类的定义和类的实例的区别：

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

fab 是无法迭代的，而 fab(5) 是可迭代的：

>>> from collections import Iterable 
>>> isinstance(fab, Iterable) 
False 
>>> isinstance(fab(5), Iterable) 
True

每次调用 fab 函数都会生成一个新的 generator 实例，各实例互不影响：

>>> f1 = fab(3) 
>>> f2 = fab(5) 
>>> print ‘f1:‘, f1.next() 
f1: 1 
>>> print ‘f2:‘, f2.next() 
f2: 1 
>>> print ‘f1:‘, f1.next() 
f1: 1 
>>> print ‘f2:‘, f2.next() 
f2: 1 
>>> print ‘f1:‘, f1.next() 
f1: 2 
>>> print ‘f2:‘, f2.next() 
f2: 2 
>>> print ‘f2:‘, f2.next() 
f2: 3 
>>> print ‘f2:‘, f2.next() 
f2: 5

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return 的作用

在一个 generator function 中，如果没有 return，则默认执行至函数完毕，如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。

另一个例子

另一个 yield 的例子来源于文件读取。如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取：

def read_file(fpath): 
   BLOCK_SIZE = 1024 
   with open(fpath, ‘rb‘) as f: 
       while True: 
           block = f.read(BLOCK_SIZE) 
           if block: 
               yield block 
           else: 
               return

以上仅仅简单介绍了 yield 的基本概念和用法，yield 在 Python 3 中还有更强大的用法