關於Python中的yield

在介紹yield前有必要先說明下Python中的迭代器(iterator)和產生器(constructor)。

一、迭代器(iterator)

在Python中，for迴圈可以用於Python中的任何類型，包括列表、元祖等等，實際上，for迴圈可用於任何“可迭代對象”，這其實就是迭代器

迭代器是一個實現了迭代器協議的對象，Python中的迭代器協議就是有next方法的對象會前進到下一結果，而在一系列結果的末尾是，則會引發StopIteration。任何這類的對象在Python中都可以用for迴圈或其他遍曆工具迭代，迭代工具內部會在每次迭代時調用next方法，並且捕捉StopIteration異常來確定何時離開。

使用迭代器一個顯而易見的好處就是：每次只從對象中讀取一條資料，不會造成記憶體的過大開銷。

比如要逐行讀取一個檔案的內容，利用readlines()方法，我們可以這麼寫：

1 2	for line in open("test.txt").readlines(): print line

這樣雖然可以工作，但不是最好的方法。因為他實際上是把檔案一次載入到記憶體中，然後逐行列印。當檔案很大時，這個方法的記憶體開銷就很大了。

利用file的迭代器，我們可以這樣寫：

1 2	for line in open("test.txt"): #use file iterators print line

這是最簡單也是運行速度最快的寫法，他並沒顯式的讀取檔案，而是利用迭代器每次讀取下一行。

二、產生器(constructor)

產生器函數在Python中與迭代器協議的概念聯絡在一起。簡而言之，包含yield語句的函數會被特地編譯成產生器。當函數被調用時，他們返回一個產生器對象，這個對象支援迭代器介面。函數也許會有個return語句，但它的作用是用來yield產生值的。

不像一般的函數會產生值後退出，產生器函數在產生值後會自動掛起並暫停他們的執行和狀態，他的本地變數將儲存狀態資訊，這些資訊在函數恢複時將再度有效

1 2 3 4 5 6 7 8

>>> def g(n): ... for i in range(n): ... yield i **2 ... >>> for i in g(5): ... print i,":", ... 0 : 1 : 4 : 9 : 16 :

要瞭解他的運行原理，我們來用next方法看看：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

>>> t = g(5) >>> t.next() 0 >>> t.next() 1 >>> t.next() 4 >>> t.next() 9 >>> t.next() 16 >>> t.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration

在運行完5次next之後，產生器拋出了一個StopIteration異常，迭代終止。
再來看一個yield的例子，用產生器產生一個Fibonacci數列：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

def fab(max): a,b = 0,1 while a < max: yield a a, b = b, a+b   >>> for i in fab(20): ... print i,",", ... 0 , 1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 ,

看到這裡應該就能理解產生器那個很抽象的概念了吧~~