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yield 是 Python 中的一个关键字#xff0c;主要在定义生成器函数时使用。使用 yield 的函数在调用时返回一个特殊的迭代器#xff0c;称为生成器。不同于常规的函数返回一个单一的值#xff08;如数字、字符串或其他对象#xff09;#xff0c;带有 yield 的函…基本概念
yield 是 Python 中的一个关键字主要在定义生成器函数时使用。使用 yield 的函数在调用时返回一个特殊的迭代器称为生成器。不同于常规的函数返回一个单一的值如数字、字符串或其他对象带有 yield 的函数允许返回一个序列的值并且在每次产生一个值后“暂停”函数的执行。
基本用法
考虑以下简单的生成器函数它使用 yield 来生成三个整数
def simple_generator():yield 1yield 2yield 3当调用这个函数时它不会像常规函数那样立即执行而是返回一个生成器对象
gen simple_generator()要从生成器中获取值可以使用 next() 函数
print(next(gen)) # 输出: 1
print(next(gen)) # 输出: 2
print(next(gen)) # 输出: 3函数的“暂停与继续”
当生成器函数执行到 yield 语句时它会产生一个值然后暂停函数的执行。函数的状态包括局部变量、指令指针、内部堆栈等都被保存下来以便后续的恢复。当再次调用 next() 时函数从上次 yield 语句的下一行开始执行直到再次遇到 yield。
这种“暂停与继续”功能使得生成器在处理流式数据或表示无限序列时非常有用。
与 return 的区别
在生成器函数中return 有一个特殊的意义。当在生成器函数中使用 return没有或有值它都表示生成器的终结并且如果有值该值会作为 StopIteration 异常的参数返回。
例如
def generator_with_return():yield 1yield 2return end of generatoryield 3 # 这一行永远不会被执行当迭代到 yield 2 之后下一次迭代会触发一个 StopIteration 异常并携带消息 “end of generator”。
在循环中使用 yield
yield 常常与循环结构结合使用以生成一个序列的值【1】。例如
def count_up_to(n):count 1while count n:yield countcount 1使用 yield from
Python 3.3 引入了 yield from 语法它允许在一个生成器中委托部分操作到另一个生成器。这使得生成器的组合和重用变得更加简单。
def generator_one():yield 1yield 2def generator_two():yield 3yield 4def combined_generator():yield from generator_one()yield from generator_two()调用 combined_generator() 将按顺序产生 1, 2, 3 和 4。
总之yield 是 Python 中创建生成器的关键工具它为流式数据处理、协程以及其他高级用法提供了基础。
示例斐波那契数列生成器
斐波那契数列是一个无限序列在这个序列中前两个数字是 1 和 1随后的每个数字都是前两个数字之和。数列的前几个数字是1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …。
以下是一个使用 yield 生成斐波那契数列的生成器
def fibonacci_generator(n):生成前n个斐波那契数。a, b 0, 1count 0while count n:a, b b, a byield acount 1使用这个生成器可以生成任何长度的斐波那契数列。例如生成前10个斐波那契数
for num in fibonacci_generator(10):print(num)输出
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55这个生成器的好处是可以按需生成斐波那契数而不必预先计算整个序列。这种按需生成的特性使得处理大数据或无限序列变得可能因为在任何时候都不需要在内存中存储整个序列。 注【1】count_up_to 函数是一个生成器函数当调用它时它会返回一个生成器对象。要从这个生成器中获取值可以使用 next() 函数进行迭代或者将生成器放入循环中以便连续地获取所有值。
以下是如何使用 count_up_to 函数的一些示例
使用 next()
gen count_up_to(3)print(next(gen)) # 输出: 1
print(next(gen)) # 输出: 2
print(next(gen)) # 输出: 3当再次调用 next(gen) 时因为已经迭代完所有的值所以会触发一个 StopIteration 异常。
使用 for 循环
for number in count_up_to(5):print(number)输出
1
2
3
4
5这是最常见的使用生成器的方式因为 for 循环会自动处理 StopIteration 异常并终止循环。
使用 list()
如果想直接获取生成器的所有值并将它们放入一个列表中可以使用 list()
numbers list(count_up_to(4))
print(numbers) # 输出: [1, 2, 3, 4]这种方法可以方便地将生成器的输出转换为一个列表但请注意对于产生大量数据的生成器这种方法可能会消耗大量的内存。
