python中yield的作用

Ⅰ python中return和yield怎么用的两个有什么区别

常看到别人使用或讨论yield语法,能搜到的中文解释却不多,今天决心搞定yield,把暂时的理解贴到这里.

搞定yield之前: 叠代器(iterator)

发现yield: 生成器(constructor)

使用yield: 递归调用

1. iterator

叠代器最简单例子应该是数组下标了，且看下面的c++代码：

int array[10];

for ( int i = 0; i < 10; i++ )

printf("%d ", array[i]);

叠代器工作在一个容器里(array[10])，它按一定顺序(i++)从容器里取出值(array[i])并进行操作(printf("%d ", array[i])。

上面的代码翻译成python：

array = [i for i in range(10)]

for i in array:

print i,

for i in array干了什么(别乱想)？首先，array作为一个list是个容器，其次list这个内建类型有默认的next行为，python发现这些之后采 取的秘密的没被各位看到的动作是：拿出array这丫容器的叠代器，从里面next一下把值给i供for循环主体处置，for把这个值print了。

现在的问题是数据可以做容器叠代，代码可以吗？

怎么不行，碗碟可以用来放菜，wk们不就联想出用nt盛吗，当然我们的yield不会那么yellow + bt

2. constructor

怎么把函数变成constructor？ 在函数体里有yield就行了！

def gen():
print 'enter'
yield 1
print 'next'
yield 2
print 'next again'

for i in gen():
print i

各位！python看到gen函数里出现yield，知道可以用next了，问题是怎么对代码这个容器玩next？

从容器里拿到iterator的时候它还什么也不是，处在容器入口处，对于数组来说就是下标为-1的地方，对于函数来说就是函数入口嘛事没干，但是万事俱备就欠next。

开始for i in g，next让itreator爬行到yield语句存在的地方并返回值,

再次next就再爬到下一个yield语句存在的地方并返回值,依次这样直到函数返回(容器尽头)。
您一定看出来上面代码的输出是：

enter
1
next
2
next again

如果没看出来请不要往下看了免得反被yield搞定。

3. 使用yield

yield的代码叠代能力不但能打断函数执行还能记下断点处的数据，下次next书接上回，这正是递归函数需要的。

例如中序遍历二叉树：

(应该是David Mertz写的)

def inorder(t):
if t:
for x in inorder(t.left):
yield x
yield t.label
for x in inorder(t.right):
yield x

for n in inorder(tree)

print n

当然yield这种代码next的能力还可以用在其它方面，发现拍案的在贴咯。

Ⅱ 在python程序编写过程中引用库使用的保留字是

Python保留字 说明
and用于表达式运算，逻辑与操作
as用于类型转换
assert断言，用于判断变量或条件表达式的值是否为真
break中断循环语句的执行
class用于定义类
continue继续执行下一次循环
def用于定义函数或方法
del删除变量或者序列的值
elif条件语句 与if else 结合使用
else条件语句 条件语句，与if,elif结合使用。也可以用于异常和循环使用
exceptexcept 包括捕获异常后的操作代码，与try，finally结合使用
exec用于执行python语句
for循环语句
finally用于异常语句，出现异常后，始终要执行finally包含的代码块。与try,except结合使用
from用于导入模块，与import结合使用
global定义全局变量
if条件语句，与else，elif结合使用
import用于导入模块，与from 结合使用
in判断变量是否存在序列中
is判断变量是否为某个类的实例
lambda定义匿名函数
not用于表达式运算，逻辑非操作
or用于表达式运算，逻辑或操作
pass空的类，函数，方法的占位符
print打印语句
raise异常抛出操作
return用于从函数返回计算结果
try包含可能会出现异常的语句，与except，finally结合使用
while循环语句

with简化Python的语句

yield用于从函数依次返回值

Ⅲ 如何更好地理解Python迭代器和生成器

迭代器和生成器都是Python中特有的概念，迭代器可以看作是一个特殊的对象，每次调用该对象时会返回自身的下一个元素，从实现上来看，一个可迭代的对象必须是定义了__iter__()方法的对象，而一个迭代器必须是定义了__iter__()方法和next()方法的对象。生成器的概念要比迭代器稍显复杂，因为生成器是能够返回一个迭代器的函数，其最大的作用是将输入对象返回为一个迭代器。Python中使用了迭代的概念，是因为当需要循环遍历一个较大的对象时，传统的内存载入方式会消耗大量的内存，不如需要时读取一个元素的方式更为经济快捷。
迭代器
迭代器（iterator）是一种对象，它能够用来遍历标准模板库容器中的部分或全部元素，每个迭代器对象代表容器中的确定的地址。迭代器修改了常规指针的接口，所谓迭代器是一种概念上的抽象：那些行为上像迭代器的东西都可以叫做迭代器。然而迭代器有很多不同的能力，它可以把抽象容器和通用算法有机的统一起来。
迭代器提供一些基本操作符：*、++、==、!=、=。这些操作和C/C++“操作array元素”时的指针接口一致。不同之处在于，迭代器是个所谓的复杂的指针，具有遍历复杂数据结构的能力。其下层运行机制取决于其所遍历的数据结构。因此，每一种容器型别都必须提供自己的迭代器。事实上每一种容器都将其迭代器以嵌套的方式定义于内部。因此各种迭代器的接口相同，型号却不同。这直接导出了泛型程序设计的概念：所有操作行为都使用相同接口，虽然它们的型别不同。
迭代器使开发人员能够在类或结构中支持foreach迭代，而不必整个实现IEnumerable或者IEnumerator接口。只需提供一个迭代器，即可遍历类中的数据结构。当编译器检测到迭代器时，将自动生成IEnumerable接口或者IEnumerator接口的Current，MoveNext和Dispose方法。
生成器
生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的生成器【Generator】
简单的说就是在函数的执行过程中，yield语句会把你需要的值返回给调用生成器的地方，然后退出函数，下一次调用生成器函数的时候又从上次中断的地方开始执行，而生成器内的所有变量参数都会被保存下来供下一次使用。

Ⅳ 闲话python 45: 浅谈生成器yield

生成器似乎并不是一个经常被开发者讨论的语法，因此也就没有它的大兄弟迭代器那么着名。大家不讨论它并不是说大家都已经对它熟悉到人尽皆知，与之相反，即使是工作多年的开发者可能对生成器的运行过程还是知之甚少。这是什么原因导致的呢？我猜想大概有以下几点原因： (1)运行流程不同寻常，(2)日常开发不需要，(3)常常将生成器与迭代器混淆。 生成器的运行流程可以按照协程来理解，也就是说 返回中间结果，断点继续运行 。这与我们通常对于程序调用的理解稍有差异。这种运行模式是针对什么样的需求呢？ 一般而言，生成器是应用于大量磁盘资源的处理。 比如一个很大的文件，每次读取一行，下一次读取需要以上一次读取的位置为基础。下面就通过代码演示具体看看生成器的运行机制、使用方式以及与迭代器的比较。

什么是生成器？直接用文字描述可能太过抽象，倒不如先运行一段代码，分析这段代码的运行流程，然后总结出自己对生成器的理解。

从以上演示可以看出，这段代码定义漏明了一个函数，这个函数除了yield这个关键字之外与一般函数并没有差异，也就是说生成器的魔法都是这个yield关键字引起的。 第一点，函数的返回值是一个生成器对象。 上述代码中，直接调用这个看似普通的函数，然后将返回值打印出来，发现返回值是一个对象，而并不是普通函数的返回值。 第二点，慧搜拿可以使用next对这个生成器对象进行操作 。生成器对象天然的可以被next函数调用，然后返回在yield关键字后面的内容。 第三，再次调用next函数处理生成器对象，发现是从上次yield语句之后继续运行，直到下一个yield语句返回。

生成器的运行流程确实诡异，下面还要演示一个生成器可以执行的更加诡异的操作：运行过程中向函数传参。

返回生成器和next函数操作生成器已经并不奇怪了，但是在函数运行过程中向其传参还是让人惊呆了。 调用生成器的send函数传入参数，在函数内使用yield语句的返回值接收，然后继续运行直到下一个yield语句返回。 以前实现这种运行流程的方式是在函数中加上一个从控制台获取数据的指令，或者提前将参数传入，但是现在不用了，send方式使得传入的参数可以随着读取到的参数变化而变化。

很多的开发者比较容易混淆生成器和迭代器，而迭代器的运行过程更加符合一般的程序调用运行流程，因此从亲进度和使用熟悉度而言，大家对迭代器更有好感。比如下面演示一个对迭代器使用next方法进行操作。

从以上演示来看，大家或许会认为迭代器比生成器简单易用得太多了。不过，如果你了解迭代前搭器的实现机制，可能就不会这么早下结论了。python内置了一些已经实现了的迭代器使用确实方便，但是如果需要自己去写一个迭代器呢？下面这段代码就带大家见识以下迭代器的实现。

在python中，能被next函数操作的对象一定带有__next__函数的实现，而能够被迭代的对象有必须实现__iter__函数。看了这么一段操作，相信大家对迭代器实现的繁琐也是深有体会了，那么生成器的实现是不是会让你觉得更加简单易用呢？不过千万别产生一个误区，即生成器比迭代器简单就多用生成器。 在实际开发中，如果遇到与大量磁盘文件或者数据库操作相关的倒是可以使用生成器。但是在其他的任务中使用生成器难免有炫技，并且使逻辑不清晰而导致可读性下降的嫌疑。 这大概也能解释生成器受冷落的原因。不过作为一个专业的开发者，熟悉语言特性是分内之事。

到此，关于生成器的讨论就结束了。本文的notebook版本文件在github上的cnbluegeek/notebook仓库中共享，欢迎感兴趣的朋友前往下载。

Ⅳ Python中的“迭代”详解

迭代器模式：一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。

所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代。

接下来测试 Sentence 实例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x)。

内置的 iter 函数有以下作用：

由于序列都实现了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。

与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器。

下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了。

如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：

Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常。

标准的迭代器接口有两个方法：

__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。

__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中。

迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：

注意， 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器。

为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。

所以总结下来就是：

实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类。

只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象。

生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致。

如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒。 惰性 ，是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理。

目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符）。

re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。

标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。

第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数 ，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中。

以下为这些函数的演示：

第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果。

以下为这些函数的用法：

第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。

以下为演示：

第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象。

以下为演示：

第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列。

下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实，这些内置函数都可以用 functools.rece 函数实现，但内置更加方便，而且还有一些优点。

参考教程：
《流畅的python》 P330 - 363

Ⅵ python 生成器和迭代器的区别

1、迭代器（iterator）是一个实现了迭代器协议的对象，python的一些内置数据类型（列表，数组，字符串，字典等）都可以通过for语句进行迭代，我们也可以自己创建一个容器，实现了迭代器协议，可以通过for，next方法进行迭代，在迭代的末尾，会引发stopIteration异常。
2、生成器（generator）是通过yield语句快速生成迭代器，可以不用iter和next方法
yield可以使一个普通函数变成一个生成器，并且相应的next()方法返回是yield后的值。一种更直观的解释是：程序执行到yield时会返回结果并暂停，再次调用next时会从上次暂停的地方继续开始执行。
显然，生成器自身有构成一个迭代器，每次迭代时使用一个yield返回 的值，一个生成器中可以有多个yield的值

Ⅶ python中yield是什么意思

一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

具体，请参考下以下资料：
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/