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Python yield 使用淺析

系統 1836 0

初學 Python 的開發者經常會發現很多 Python 函數中用到了 yield 關鍵字,然而,帶有 yield 的函數執行流程卻和普通函數不一樣,yield 到底用來做什么,為什么要設計 yield ?本文將由淺入深地講解 yield 的概念和用法,幫助讀者體會 Python 里 yield 簡單而強大的功能。

您可能聽說過,帶有 yield 的函數在 Python 中被稱之為 generator(生成器),何謂 generator ?
我們先拋開 generator,以一個常見的編程題目來展示 yield 的概念。
如何生成斐波那契?盜?
斐波那契(Fibonacci)?盜惺且桓齜淺<虻サ牡莨槭?列,除第一個和第二個數外,任意一個數都可由前兩個數相加得到。用計算機程序輸出斐波那契?盜械那? N 個數是一個非常簡單的問題,許多初學者都可以輕易寫出如下函數:
清單 1. 簡單輸出斐波那契?盜星? N 個數

復制代碼 代碼如下:

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

執行 fab(5),我們可以得到如下輸出:
復制代碼 代碼如下:

?>>> fab(5)
?1
?1
?2
?3
?5

結果沒有問題,但有經驗的開發者會指出,直接在 fab 函數中用 print 打印數字會導致該函數可復用性較差,因為 fab 函數返回 None,其他函數無法獲得該函數生成的數列。
要提高 fab 函數的可復用性,最好不要直接打印出數列,而是返回一個 List。以下是 fab 函數改寫后的第二個版本:
清單 2. 輸出斐波那契?盜星? N 個數第二版
復制代碼 代碼如下:

?def fab(max):
??? n, a, b = 0, 0, 1
??? L = []
??? while n < max:
??????? L.append(b)
??????? a, b = b, a + b
??????? n = n + 1
??? return L

可以使用如下方式打印出 fab 函數返回的 List:
復制代碼 代碼如下:

?>>> for n in fab(5):
?...???? print n
?...
?1
?1
?2
?3
?5

改寫后的 fab 函數通過返回 List 能滿足復用性的要求,但是更有經驗的開發者會指出,該函數在運行中占用的內存會隨著參數 max 的增大而增大,如果要控制內存占用,最好不要用 List
來保存中間結果,而是通過 iterable 對象來迭代。例如,在 Python2.x 中,代碼:

清單 3. 通過 iterable 對象來迭代

復制代碼 代碼如下:

?for i in range(1000): pass

會導致生成一個 1000 個元素的 List,而代碼:
復制代碼 代碼如下:

?for i in xrange(1000): pass

則不會生成一個 1000 個元素的 List,而是在每次迭代中返回下一個數值,內存空間占用很小。因為 xrange 不返回 List,而是返回一個 iterable 對象。
利用 iterable 我們可以把 fab 函數改寫為一個支持 iterable 的 class,以下是第三個版本的 Fab:
清單 4. 第三個版本
復制代碼 代碼如下:

?class Fab(object):

??? def __init__(self, max):
??????? self.max = max
??????? self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1

??? def __iter__(self):
??????? return self

??? def next(self):
??????? if self.n < self.max:
??????????? r = self.b
??????????? self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
??????????? self.n = self.n + 1
??????????? return r
??????? raise StopIteration()


Fab 類通過 next() 不斷返回數列的下一個數,內存占用始終為常數:
復制代碼 代碼如下:

?>>> for n in Fab(5):
?...???? print n
?...
?1
?1
?2
?3
?5

然而,使用 class 改寫的這個版本,代碼遠遠沒有第一版的 fab 函數來得簡潔。如果我們想要保持第一版 fab 函數的簡潔性,同時又要獲得 iterable 的效果,yield 就派上用場了:

清單 5. 使用 yield 的第四版

復制代碼 代碼如下:

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

'''


第四個版本的 fab 和第一版相比,僅僅把 print b 改為了 yield b,就在保持簡潔性的同時獲得了 iterable 的效果。
調用第四版的 fab 和第二版的 fab 完全一致:
復制代碼 代碼如下:

?>>> for n in fab(5):
?...???? print n
?...
?1
?1
?2
?3
?5

簡單地講,yield 的作用就是把一個函數變成一個 generator,帶有 yield 的函數不再是一個普通函數,Python 解釋器會將其視為一個 generator,調用 fab(5) 不會執行 fab 函數,而是返回一個 iterable 對象!在 for 循環執行時,每次循環都會執行 fab 函數內部的代碼,執行到 yield b 時,fab 函數就返回一個迭代值,下次迭代時,代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行,而函數的本地變量看起來和上次中斷執行前是完全一樣的,于是函數繼續執行,直到再次遇到 yield。
也可以手動調用 fab(5) 的 next() 方法(因為 fab(5) 是一個 generator 對象,該對象具有 next() 方法),這樣我們就可以更清楚地看到 fab 的執行流程:

清單 6. 執行流程

復制代碼 代碼如下:

?>>> f = fab(5)
?>>> f.next()
?1
?>>> f.next()
?1
?>>> f.next()
?2
?>>> f.next()
?3
?>>> f.next()
?5
?>>> f.next()
?Traceback (most recent call last):
? File " ", line 1, in
?StopIteration
?

當函數執行結束時,generator 自動拋出 StopIteration 異常,表示迭代完成。在 for 循環里,無需處理 StopIteration 異常,循環會正常結束。

我們可以得出以下結論:

一個帶有 yield 的函數就是一個 generator,它和普通函數不同,生成一個 generator 看起來像函數調用,但不會執行任何函數代碼,直到對其調用 next()(在 for 循環中會自動調用 next())才開始執行。雖然執行流程仍按函數的流程執行,但每執行到一個 yield 語句就會中斷,并返回一個迭代值,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數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,把一個函數改寫為一個 generator 就獲得了迭代能力,比起用類的實例保存狀態來計算下一個 next() 的值,不僅代碼簡潔,而且執行流程異常清晰。

如何判斷一個函數是否是一個特殊的 generator 函數?可以利用 isgeneratorfunction 判斷:

清單 7. 使用 isgeneratorfunction 判斷

復制代碼 代碼如下:

?>>> from inspect import isgeneratorfunction
?>>> isgeneratorfunction(fab)
?True

要注意區分 fab 和 fab(5),fab 是一個 generator function,而 fab(5) 是調用 fab 返回的一個 generator,好比類的定義和類的實例的區別:

清單 8. 類的定義和類的實例

復制代碼 代碼如下:

?>>> import types
?>>> isinstance(fab, types.GeneratorType)
?False
?>>> isinstance(fab(5), types.GeneratorType)
?True
?

fab 是無法迭代的,而 fab(5) 是可迭代的:
復制代碼 代碼如下:

?>>> from collections import Iterable
?>>> isinstance(fab, Iterable)
?False
?>>> isinstance(fab(5), Iterable)
?True

每次調用 fab 函數都會生成一個新的 generator 實例,各實例互不影響:

復制代碼 代碼如下:

?>>> f1 = fab(3)
?>>> f2 = fab(5)
?>>> print 'f1:', f1.next()
?f1: 1
?>>> print 'f2:', f2.next()
?f2: 1
?>>> print 'f1:', f1.next()
?f1: 1
?>>> print 'f2:', f2.next()
?f2: 1
?>>> print 'f1:', f1.next()
?f1: 2
?>>> print 'f2:', f2.next()
?f2: 2
?>>> print 'f2:', f2.next()
?f2: 3
?>>> print 'f2:', f2.next()
?f2: 5
?

return 的作用

在一個 generator function 中,如果沒有 return,則默認執行至函數完畢,如果在執行過程中 return,則直接拋出 StopIteration 終止迭代。

另一個例子

另一個 yield 的例子來源于文件讀取。如果直接對文件對象調用 read() 方法,會導致不可預測的內存占用。好的方法是利用固定長度的緩沖區來不斷讀取文件內容。通過 yield,我們不再需要編寫讀文件的迭代類,就可以輕松實現文件讀取:
清單 9. 另一個 yield 的例子

復制代碼 代碼如下:

?def read_file(fpath):
??? BLOCK_SIZE = 1024
??? with open(fpath, 'rb') as f:
??????? while True:
??????????? block = f.read(BLOCK_SIZE)
??????????? if block:
??????????????? yield block
??????????? else:
??????????????? return

以上僅僅簡單介紹了 yield 的基本概念和用法,yield 在 Python 3 中還有更強大的用法,我們會在后續文章中討論。
注:本文的代碼均在 Python 2.7 中調試通過


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