python yield和yield from用法總結木槿惜年2013

劍塵發表於2020-08-18

yield 作用：

注： generator的next()方法在python 2中為next()，但在python 3中為 __next__() 【next的前後各是兩個下劃線】

　　把一個函式變成一個generator，帶有yield的函式不再是一個普通函式。即：一個帶有 yield 的函式就是一個 generator，它和普通函式不同，生成一個 generator 看起來像函式呼叫，但不會執行任何函式程式碼，直到對其呼叫 next()（在 for 迴圈中會自動呼叫 next()）才開始執行。雖然執行流程仍按函式的流程執行，但每執行到一個 yield 語句就會中斷，並返回一個迭代值，下次執行時從 yield 的下一個語句繼續執行。看起來就好像一個函式在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。

yield 的好處是顯而易見的，把一個函式改寫為一個 generator 就獲得了迭代能力，比起用類的例項儲存狀態來計算下一個 next() 的值，不僅程式碼簡潔，而且執行流程異常清晰。

用print實現列印斐波拉切數列 ——基礎版

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

def fab(max):
    n , a, b = 0, 0 , 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

if __name__ == '__main__':
    fab(6)  # 1 1 2 3 5 8

用yield實現列印斐波拉切數列——升級版

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

def fab(max):
    n , a, b = 0, 0 , 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

if __name__ == '__main__':
    for n in fab(6): # 1 1 2 3 5 8
        print(n)

如何判斷一個函式是否是一個特殊的generator函式

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from inspect import isgeneratorfunction

def fab(max):
    n , a, b = 0, 0 , 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

if __name__ == '__main__':
    f1 = fab(3)
    # True fab是一個generator function
    print(isgeneratorfunction(fab))

    # False fab(3)不是一個generator function
    # 而fab(3)是呼叫fab返回的一個generator
    print(isgeneratorfunction(fab(3)))

用yield實現大檔案讀取

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

def read_file(fpath):
    BLOCK_SIZE = 100
    with open(fpath, "rb") as f:
        while True:
            block = f.read(BLOCK_SIZE)
            if block:
                yield block
            else:
                return

if __name__ == '__main__':
    fpath = "/home/exercise-python3.7.1/vote/mysite/mysite/polls/test.txt"
    read_gen = read_file(fpath)

    print(read_gen.__next__())
    print(read_gen.__next__())
    print(read_gen.__next__())
    print(read_gen.__next__())

    # for迴圈會自動呼叫generatr的__next__()方法，故輸出效果同如上的4個print  【內容較短，4個print就將test.txt中的內容輸出完了】
    for data in read_gen:
        print(data)

yield 和 yield from 用法對比

使用yield拼接可迭代物件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

if __name__ == '__main__':
    astr = "ABC"
    alist = [1, 2, 3]
    adict = {"name": "wangbm", "age": 18}
    # generate
    agen = (i for i in range(4, 8))

    def gen(*args, **kw):
        for item in args:
            for i in item:
                yield i

    new_list = gen(astr, alist, adict, agen)
    print(list(new_list))
    # ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]

使用yield from拼接可迭代物件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

if __name__ == '__main__':
    astr = "ABC"
    alist = [1, 2, 3]
    adict = {"name": "wangbm", "age": 18}
    # generate
    agen = (i for i in range(4, 8))

    def gen(*args, **kw):
        for item in args:
            yield from item

    new_list = gen(astr, alist, adict, agen)
    print(list(new_list))
    # ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]