Python 中的 yield 生成器
任何使用yield的函数都称之为生成器,如:
def count(n):
while n > 0:
yield n #生成值:n
n -= 1
另外一种说法:生成器就是一个返回迭代器的函数,与普通函数的区别是生成器包含yield语句,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
使用yield,可以让函数生成一个序列,该函数返回的对象类型是"generator",通过该对象连续调用next()方法返回序列值。
c = count(5)
c.next()
>>> 5
c.next()
>>>4
生成器函数只有在调用next()方法的时候才开始执行函数里面的语句,比如:
def count(n):
print "cunting"
while n > 0:
yield n #生成值:n
n -= 1
在调用 count 函数时:c=count(5),并不会打印 "counting" 只有等到调用 c.next() 时才真正执行里面的语句。每次调用next()方法时,count函数会运行到语句yield n
处为止,next()的返回值就是生成值 n
,再次调用next()方法时,函数继续执行yield之后的语句(熟悉Java的朋友肯定知道Thread.yield()方法,作用是暂停当前线程的运行,让其他线程执行),如:
def count(n):
print "cunting"
while n > 0:
print 'before yield'
yield n #生成值:n
n -= 1
print 'after yield'
上述代码在第一次调用 next 方法时,并不会打印 "after yield"。如果一直调用 next 方法,当执行到没有可迭代的值后,程序就会报错:
Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration
所以一般不会手动的调用next方法,而使用for循环:
for i in count(5):
print i,
实例: 用yield生成器模拟Linux中命令:tail -f | grep python
用于查找监控日志文件中出现有python字样的行。
import time
def tail(f):
f.seek(0,2)#移动到文件EOF,参考:[seek](http://docs.python.org/2/library/stdtypes.html?highlight=file#file.seek)
while True:
line = f.readline() #读取文件中新的文本行
if not line:
time.sleep(0.1)
continue
yield line
def grep(lines,searchtext):
for line in lines:
if searchtext in line:
yield line
调用:
flog = tail(open('warn.log'))
pylines = grep(flog,'python')
for line in pylines:
print line,
用yield实现斐波那契数列:
def fibonacci():
a=b=1
yield a
yield b
while True:
a,b = b,a+b
yield b
调用:
for num in fibonacci():
if num > 100:
break
print num,
yield中return的作用:
作为生成器,因为每次迭代就会返回一个值,所以不能显示的在生成器函数中return 某个值,包括None值也不行,否则会抛出“SyntaxError”的异常,但是在函数中可以出现单独的return,表示结束该语句。
通过固定长度的缓冲区不断读文件,防止一次性读取出现内存溢出的例子:
def read_file(path):
size = 1024
with open(path,'r') as f:
while True:
block = f.read(SIZE)
if block:
yield block
else:
return
如果是在函数中 return 具体某个值,就直接抛异常了
>>> def test_return():
... yield 4
... return 0
...
File "<stdin>", line 3
SyntaxError: 'return' with argument inside generator
与 yield 有关的一个很重要的概念叫协程,下次好好研究研究。
参考
http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/07/14/2106863.html
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/
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