Python Generators(產生器)——yield關鍵字

Python Generators(產生器)

產生器是這樣一個函數，它記住上一次返回時在函數體中的位置。對產生器函數的第二次（或第 n 次）調用跳轉至該函數中間，而上次調用的所有局部變數都保持不變。

產生器不僅“記住”了它資料狀態；產生器還“記住”了它在流量控制構造（在命令式編程中，這種構造不只是資料值）中的位置。

產生器的特點：

     產生器是一個函數，而且函數的參數都會保留。

     迭代到下一次的調用時，所使用的參數都是第一次所保留下的，即是說，在整個所有函數調用的參數都是第一次所調用時保留的，而不是新建立的

在python中，yield就是這樣的一個產生器。

yield 產生器的運行機制：

當你問產生器要一個數時，產生器會執行，直至出現 yield 語句，產生器把 

     yield 的參數給你，之後產生器就不會往下繼續運行。 當你問他要下一個數時，他會從上次的狀態。開始運行，直至出現yield語句，把參數給你，之後停下。如此反覆
直至退出函數。（以上關於yield的描述，在後面列舉一個簡單的例子來解釋這段話）

yield的使用：

在python中，當你定義一個函數，使用了yield關鍵字時，這個函數就是一個產生器，它的執行會和其他普通的函數有很多不同，函數返回的是一個對象，而不是你平常
所用return語句那樣，能得到結果值。如果想取得值，那得調用next()函數，如：

c = h() #h()包含了yield關鍵字#傳回值c.next()

每當調用一次迭代器的next函數，產生器函數運行到yield之處，返回yield後面的值且在這個地方暫停，所有的狀態都會被保持住，直到下次next函數被調用，或者碰到異常迴圈退出。

下面，來看看以下的例子代碼吧，是用來說明yield運行機制的。

def fib(max):    a, b = 1, 1    while a < max:        yield a #generators return an iterator that returns a stream of values.        a, b = b, a+b

程式運行：

for n in fib(15):    print n

從前面的運行機制描述中，可以獲知，程式運行到yield這行時，就不會繼續往下執行。而是返回一個包含當前函數所有參數的狀態的iterator對象。目的就是為了第二次被調用時，能夠訪問到函數所有的參數值都是第一次訪問時的值，而不是重新賦值。

程式第一次調用時：

def fib(max):    a, b = 1, 1    while a < max:        yield a #這時a,b值分別為1,1，當然，程式也在執行到這時，返回        a, b = b, a+b

程式第二次調用時：

從前面可知，第一次調用時，a,b=1,1，那麼，我們第二次調用時（其實就是調用第一次返回的iterator對象的next()方法），程式跳到yield語句處，

執行a,b = b, a+b語句，此時值變為：a,b = 1, (1+1) => a,b = 1, 2

程式繼續while迴圈，當然，再一次碰到了yield a 語句，也是像第一次那樣，儲存函數所有參數的狀態，返回一個包含這些參數狀態的iterator對象。

等待第三次的調用....

def fib(max):    a, b = 1, 1    while a < max:        yield a         a, b = b, a+b

通過上面的分析，可以一次類推的展示了yield的詳細運行過程了！

通過使用產生器的文法，可以免去寫迭代器類的繁瑣代碼，如，上面的例子使用迭代類來實現，代碼如下：

class Fib:    def __init__(self, max):        self.max = max    def __iter__(self):        self.a = 0        self.b = 1        return self    def next(self):        fib = self.a        if fib > self.max:            raise StopIteration        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b        return fib

yield其他例子展示：排列，組合

#產生全排列    

def perm(items, n = None):    if n is None:        n = len(items)    for i in range(len(items)):        v = items[i:i+1]        if n==1:            yield v        else:            rest = items[:i] + items[i+1:]            for p in perm(rest, n-1):                yield v + pdef comb(items, n = None):    if n is None:        n = len(items)    else:        for i in range(len(items)):            v = items[i:i+1]            if 1 == n:                yield v            else:                rest = items[i+1:]                for c in comb(rest, n-1):                    yield v + c