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Python之yield之谜

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前言

刚接触Python时就对yield这个字段理解比较模糊,偶遇一篇好文章,固收之以备后便


  1. 通常的for…in…循环中,in后面是一个数组,这个数组就是一个可迭代对象,类似的还有链表,字符串,文件。它可以是mylist = [1, 2, 3],也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。 它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存。
  2. 生成器是可以迭代的,但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如 mygenerator = (x*x for x in range(3)),注意这里用到了(),它就不是数组,而上面的例子是[]。
  3. 我理解的生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法,工作原理就是通过重复调用next()方法,直到捕获一个异常。可以用上面的mygenerator测试。
  4. 带有 yield 的函数不再是一个普通函数,而是一个生成器generator,可用于迭代,工作原理同上。
  5. yield 是一个类似 return 的关键字,迭代一次遇到yield时就返回yield后面的值。重点是:下一次迭代时,从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行。
  6. 简要理解:yield就是 return 返回一个值,并且记住这个返回的位置,下次迭代就从这个位置后开始。
  7. 带有yield的函数不仅仅只用于for循环中,而且可用于某个函数的参数,只要这个函数的参数允许迭代参数。比如array.extend函数,它的原型是array.extend(iterable)。
  8. send(msg)与next()的区别在于send可以传递参数给yield表达式,这时传递的参数会作为yield表达式的值,而yield的参数是返回给调用者的值。——换句话说,就是send可以强行修改上一个yield表达式值。比如函数中有一个yield赋值,a = yield 5,第一次迭代到这里会返回5,a还没有赋值。第二次迭代时,使用.send(10),那么,就是强行修改yield 5表达式的值为10,本来是5的,那么a=10
  9. send(msg)与next()都有返回值,它们的返回值是当前迭代遇到yield时,yield后面表达式的值,其实就是当前迭代中yield后面的参数。
  10. 第一次调用时必须先next()或send(None),否则会报错,send后之所以为None是因为这时候没有上一个yield(根据第8条)。可以认为,next()等同于send(None)。

代码示例1:

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#encoding:UTF-8  
def yield_test(n):  
    for i in range(n):  
        yield call(i)  
        print("i=",i)  
    #做一些其它的事情      
    print("do something.")      
    print("end.")  

def call(i):  
    return i*2  

#使用for循环  
for i in yield_test(5):  
    print(i,",")

结果是:

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>>>   
0 ,  
i= 0  
2 ,  
i= 1  
4 ,  
i= 2  
6 ,  
i= 3  
8 ,  
i= 4  
do something.  
end.  
>>>

理解的关键在于:下次迭代时,代码从yield的下一跳语句开始执行。

代码示例2:

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def node._get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

与前面不同的是,这个函数中没有for循环,但它依然可以用于迭代。 node._get_child_candidates函数中有yield,所以它变成了一个迭代器,可以用于迭代。 执行第一次迭代时(其实就是调用next()方法),如果有左节点并且距离满足要求,会执行第一个yield,这时会返回self._leftchild并完成第一个迭代。 执行第二次迭代时,从第一个yield后面开始,如果有右节点并且距离满足要求,会执行第二个yield,这时会返回self._rightchild并完成第一个迭代。 执行第三次迭代时,第二个yield后再无代码,捕获异常,退出迭代。

调用过程:

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result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result

上面的node._get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist)是放在extend()函数中作为参数的,为什么可以这么用,就因为extend函数的参数不仅仅支持array,只要它是一个迭代器就可以。它的原型是array.extend(iterable)。

代码示例3:

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