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yield的用法 在Python中怎样使用yield

vincent_duan   2021-06-07 我要评论
想了解在Python中怎样使用yield的相关内容吗,vincent_duan在本文为您仔细讲解yield的用法的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:yield的用法,python,yield,下面大家一起来学习吧。

一、生成器

如果在一个方法内,包含了 yield 关键字,那么这个函数就是一个「生成器」。

生成器其实就是一个特殊的迭代器,它可以像迭代器那样,迭代输出方法内的每个元素。

我们来看一个包含 yield 关键字的方法:

# coding: utf8

# 生成器
def gen(n):
    for i in range(n):
        yield i

g = gen(5)      # 创建一个生成器
print(g)        # <generator object gen at 0x10bb46f50>
print(type(g))  # <type 'generator'>

# 迭代生成器中的数据
for i in g:
    print(i)
    
# Output:
# 0 1 2 3 4

注意,在这个例子中,当我们执行 g = gen(5) 时,gen 中的代码其实并没有执行,此时我们只是创建了一个「生成器对象」,它的类型是 generator

然后,当我们执行 for i in g,每执行一次循环,就会执行到 yield 处,返回一次 yield 后面的值。

这个迭代过程是和迭代器最大的区别。

换句话说,如果我们想输出 5 个元素,在创建生成器时,这个 5 个元素其实还并没有产生,什么时候产生呢?只有在执行for循环遇到 yield 时,才会依次生成每个元素。

此外,生成器除了和迭代器一样实现迭代数据之外,还包含了其他方法:

  • generator.__next__():执行 for 时调用此方法,每次执行到 yield 就会停止,然后返回 yield 后面的值,如果没有数据可迭代,抛出 StopIterator 异常,for 循环结束
  • generator.send(value):外部传入一个值到生成器内部,改变 yield 前面的值
  • generator.throw(type[, value[, traceback]]):外部向生成器抛出一个异常
  • generator.close():关闭生成器

通过使用生成器的这些方法,我们可以完成很多有意思的功能。

二、next

先来看生成器的 __next__ 方法,我们看下面这个例子。

# coding: utf8

def gen(n):
    for i in range(n):
        print('yield before')
        yield i
        print('yield after')

g = gen(3)      # 创建一个生成器
print(g.__next__())  # 0
print('----')
print(g.__next__())  # 1
print('----')
print(g.__next__())  # 2
print('----')
print(g.__next__())  # StopIteration

# Output:
# yield before
# 0
# ----
# yield after
# yield before
# 1
# ----
# yield after
# yield before
# 2
# ----
# yield after
# Traceback (most recent call last):
#   File "gen.py", line 16, in <module>
#     print(g.__next__())  # StopIteration
# StopIteration

在这个例子中,我们定义了 gen 方法,这个方法包含了 yield 关键字。然后我们执行 g = gen(3) 创建一个生成器,但是这次没有执行 for 去迭代它,而是多次调用 g.__next__() 去输出生成器中的元素。

我们看到,当执行 g.__next__()时,代码就会执行到 yield 处,然后返回 yield 后面的值,如果继续调用 g.__next__(),注意,你会发现,这次执行的开始位置,是上次 yield 结束的地方,并且它还保留了上一次执行的上下文,继续向后迭代。

这就是使用 yield 的作用,在迭代生成器时,每一次执行都可以保留上一次的状态,而不是像普通方法那样,遇到 return 就返回结果,下一次执行只能再次重复上一次的流程。

生成器除了能保存状态之外,我们还可以通过其他方式,改变其内部的状态,这就是下面要讲的 sendthrow 方法。

三、send

上面的例子中,我们只展示了在 yield 后有值的情况,其实还可以使用 j = yield i 这种语法,我们看下面的代码:

# coding: utf8

def gen():
    i = 1
    while True:
        j = yield i
        i *= 2
        if j == -1:
            break

此时如果我们执行下面的代码:

for i in gen():
    print(i)
    time.sleep(1)

输出结果会是 1 2 4 8 16 32 64 ... 一直循环下去, 直到我们杀死这个进程才能停止。

这段代码一直循环的原因在于,它无法执行到 j == -1 这个分支里 break 出来,如果我们想让代码执行到这个地方,如何做呢?

这里就要用到生成器的 send 方法了,send 方法可以把外部的值传入生成器内部,从而改变生成器的状态。

g = gen()   # 创建一个生成器
print(g.__next__())  # 1
print(g.__next__())  # 2
print(g.__next__())  # 4
# send 把 -1 传入生成器内部 走到了 j = -1 这个分支
print(g.send(-1))   # StopIteration 迭代停止

当我们执行 g.send(-1) 时,相当于把 -1 传入到了生成器内部,然后赋值给了 yield 前面的 j,此时 j = -1,然后这个方法就会 break 出来,不会继续迭代下去。

四、throw

外部除了可以向生成器内部传入一个值外,还可以传入一个异常,也就是调用 throw 方法:

# coding: utf8

def gen():
    try:
        yield 1
    except ValueError:
        yield 'ValueError'
    finally:
        print('finally')

g = gen()   # 创建一个生成器
print(g.__next__()) # 1
# 向生成器内部传入异常 返回ValueError
print(g.throw(ValueError))

# Output:
# 1
# ValueError
# finally

这个例子创建好生成器后,使用 g.throw(ValueError) 的方式,向生成器内部传入了一个异常,走到了生成器异常处理的分支逻辑。

五、close

生成器的 close 方法也比较简单,就是手动关闭这个生成器,关闭后的生成器无法再进行操作。

>>> g = gen()
>>> g.close() # 关闭生成器
>>> g.__next__() # 无法迭代数据
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

close 方法我们在开发中使用得比较少,了解一下就好。

六、使用场景

了解了 yield 和生成器的使用方式,那么 yield生成器一般用在哪些业务场景中呢?

下面我介绍几个例子,分别是大集合的生成、简化代码结构、协程与并发,你可以参考这些使用场景来使用 yield

大集合的生成

如果你想生成一个非常大的集合,如果使用 list 创建一个集合,这会导致在内存中申请一个很大的存储空间,例如想下面这样:

# coding: utf8

def big_list():
    result = []
    for i in range(10000000000):
        result.append(i)
    return result

# 一次性在内存中生成大集合 内存占用非常大
for i in big_list():
    print(i)

这种场景,我们使用生成器就能很好地解决这个问题。

因为生成器只有在执行到 yield 时才会迭代数据,这时只会申请需要返回元素的内存空间,代码可以这样写:

# coding: utf8

def big_list():
    for i in range(10000000000):
        yield i

# 只有在迭代时 才依次生成元素 减少内存占用
for i in big_list():
    print(i)

简化代码结构

我们在开发时还经常遇到这样一种场景,如果一个方法要返回一个 list,但这个 list 是多个逻辑块组合后才能产生的,这就会导致我们的代码结构变得很复杂:

# coding: utf8

def gen_list():
    # 多个逻辑块 组成生成一个列表
    result = []
    for i in range(10):
        result.append(i)
    for j in range(5):
        result.append(j * j)
    for k in [100, 200, 300]:
        result.append(k)
    return result
    
for item in gen_list():
    print(item)

这种情况下,我们只能在每个逻辑块内使用 appendlist 中追加元素,代码写起来比较啰嗦。

此时如果使用 yield 来生成这个 list,代码就简洁很多:

# coding: utf8

def gen_list():
    # 多个逻辑块 使用yield 生成一个列表
    for i in range(10):
        yield i
    for j in range(5):
        yield j * j
    for k in [100, 200, 300]:
        yield k
        
for item in gen_list():
    print(i)

使用 yield 后,就不再需要定义 list 类型的变量,只需在每个逻辑块直接 yield 返回元素即可,可以达到和前面例子一样的功能。

我们看到,使用 yield 的代码更加简洁,结构也更清晰,另外的好处是只有在迭代元素时才申请内存空间,降低了内存资源的消耗。

七、协程与并发

还有一种场景是 yield 使用非常多的,那就是「协程与并发」。

如果我们想提高程序的执行效率,通常会使用多进程、多线程的方式编写程序代码,最常用的编程模型就是「生产者-消费者」模型,即一个进程 / 线程生产数据,其他进程 / 线程消费数据。

在开发多进程、多线程程序时,为了防止共享资源被篡改,我们通常还需要加锁进行保护,这样就增加了编程的复杂度。

在 Python 中,除了使用进程和线程之外,我们还可以使用「协程」来提高代码的运行效率。

什么是协程?

简单来说,由多个程序块组合协作执行的程序,称之为「协程」。

而在 Python 中使用「协程」,就需要用到 yield 关键字来配合。

可能这么说还是太好理解,我们用 yield 实现一个协程生产者、消费者的例子:

# coding: utf8

def consumer():
    i = None
    while True:
        # 拿到 producer 发来的数据
        j = yield i 
        print('consume %s' % j)

def producer(c):
    c.__next__()
    for i in range(5):
        print('produce %s' % i)
        # 发数据给 consumer
        c.send(i)
    c.close()

c = consumer()
producer(c)

# Output:
# produce 0
# consume 0
# produce 1
# consume 1
# produce 2
# consume 2
# produce 3
# consume 3
...

这个程序的执行流程如下:

1.c = consumer() 创建一个生成器对象

2.producer(c) 开始执行,c.__next()__会启动生成器 consumer 直到代码运行到 j = yield i 处,此时 consumer 第一次执行完毕,返回

3.producer 函数继续向下执行,直到 c.send(i)处,这里利用生成器的 send 方法,向 consumer 发送数据

4.consumer 函数被唤醒,从 j = yield i 处继续开始执行,并且接收到 producer 传来的数据赋值给 j,然后打印输出,直到再次执行到 yield 处,返回

5.producer 继续循环执行上面的过程,依次发送数据给 cosnumer,直到循环结束

6.最终 c.close() 关闭 consumer 生成器,程序退出

在这个例子中我们发现,程序在 producerconsumer 这 2 个函数之间来回切换执行,相互协作,完成了生产任务、消费任务的业务场景,最重要的是,整个程序是在单进程单线程下完成的。


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