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Python中的yield到底是个什么鬼?

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Python大数据分析
发布2022-04-03 11:25:11
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发布2022-04-03 11:25:11
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Python大数据分析

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相信你已经不止一次在函数中看到关键词yield,它起着什么作用?返回什么?和return又有着什么区别呢?这篇文章将会揭开yield的神秘面纱,并给出最浅显易懂的例子。

yield关键字做了什么?

如果不太好理解yield,可以先把yield当作return的同胞兄弟来看,他们都在函数中使用,并履行着返回某种结果的职责。

这两者的区别是:

return的函数直接返回所有结果,程序终止不再运行,并销毁局部变量;

而有yield的函数则返回一个可迭代的 generator(生成器)对象,你可以使用for循环或者调用next()方法遍历生成器对象来提取结果。

什么是生成器呢?在 Python 中,使用了yield的函数被称为生成器。有点套娃的感觉,但事实就是这样,调用一个yield函数,就会返回一个生成器对象。

在调用生成器函数的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息(保留局部变量),返回yield的值, 并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行,直到生成器被全部遍历完。

先看一个简单的例子:

上面函数返回一个生成器,现在对该生成器进行遍历:

或者调用next()方法:

可以看到,simple_generator函数返回一个生成器,调用next()方法后,函数开始运行,遇到第一个yield关键字,返回生成的值(1),程序暂停;

第二次调用next()方法,代码从上次暂停的位置开始执行,并遇到了第二个yield关键字,再返回生成的值(2),程序暂停;

第三次调用也是如此,返回生成的值(3),生成器耗尽,程序终止;

到这里你可能就明白yieldreturn的关系和区别了,带yield的函数是一个生成器,这个生成器有一个方法就是next,next就相当于“下一步”生成哪个数,这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的。

所以调用next的时候,生成器并不会从函数的开始执行,只是接着上一步停止的地方开始,然后遇到yield后,return出要生成的数,此步就结束。

有个经典的例子就是使用yield生成斐波那契数列:

代码语言:javascript
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def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        yield b      # 使用 yield
 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1
 
for n in fab(5): 
    print n

生成器有哪些作用?

如果想具体化数据的形式,通常会将数据存储在一个列表中。但这样做,列表的内容将占用有形内存。列表越大,占用的内存资源就越多。

但是,如果数据集有某种逻辑,就不必存储在一个列表中,只需编写一个生成器,它将在需要时生成这些值,基本不占用内存。

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原始发表:2020-10-25,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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