Python Yield Generator详解

本文将由浅入深详细介绍yield以及generator，详解包括以下内容：什么generator，详解生成generator的详解方法，generator的详解特点，generator基础及高级应用场景，详解generator使用中的详解注意事项。本文不包括enhanced generator即pep342相关内容。详解

generator基础

在python的详解函数(function)定义中，只要出现了yield表达式(Yield expression)，详解那么事实上定义的详解是一个generator function， 调用这个generator function返回值是详解一个generator。这根普通的详解函数调用有所区别，For example：

def gen_generator():     yield 1 def gen_value():     return 1 if __name__ == __main__:     ret = gen_generator()     print ret,详解 type(ret)    #<generator object gen_generator at 0x02645648> <type generator>     ret = gen_value()     print ret, type(ret)    # 1 <type int>  

从上面的代码可以看出，gen_generator函数返回的详解是一个generator实例，generator有以下特别：

遵循迭代器(iterator)协议，详解迭代器协议需要实现__iter__、next接口 能过多次进入、多次返回，能够暂停函数体中代码的执行

下面看一下测试代码：

>>> def gen_example(): ...     print before any yield ...     yield first yield ...     print between yields ...     yield second yield ...     print no yield anymore ... >>> gen = gen_example() >>> gen.next()　　　　＃ ***次调用next before any yield first yield >>> gen.next()　　　　＃ 第二次调用next between yields second yield >>> gen.next()　　　　＃ 第三次调用next no yield anymore Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteratio  

调用gen example方法并没有输出任何内容，说明函数体的代码尚未开始执行。当调用generator的亿华云计算next方法，generator会执行到yield 表达式处，返回yield表达式的内容，然后暂停(挂起)在这个地方，所以***次调用next打印***句并返回“first yield”。 暂停意味着方法的局部变量，指针信息，运行环境都保存起来，直到下一次调用next方法恢复。第二次调用next之后就暂停在***一个yield，再次调用next()方法，则会抛出StopIteration异常。

因为for语句能自动捕获StopIteration异常，所以generator(本质上是任何iterator)较为常用的方法是在循环中使用：

def generator_example():     yield 1     yield 2 if __name__ == __main__:     for e in generator_example():         print e         # output 1 2  

generator function产生的generator与普通的function有什么区别呢?

function每次都是从***行开始运行，而generator从上一次yield开始的地方运行 function调用一次返回一个(一组)值，而generator可以多次返回 function可以被无数次重复调用，而一个generator实例在yield***一个值 或者return之后就不能继续调用了

在函数中使用Yield，然后调用该函数是生成generator的一种方式。另一种常见的方式是使用generator expression，For example：

>>> gen = (x * x for x in xrange(5)) >>> print gen <generator object <genexpr> at 0x02655710>  

generator应用

generator基础应用

为什么使用generator呢，网站模板最重要的原因是可以按需生成并“返回”结果，而不是一次性产生所有的返回值，况且有时候根本就不知道“所有的返回值”。比如对于下面的代码：

RANGE_NUM = 100     for i in [x*x for x in range(RANGE_NUM)]: # ***种方法：对列表进行迭代         # do sth for example         print i     for i in (x*x for x in range(RANGE_NUM)): # 第二种方法：对generator进行迭代         # do sth for example         print i  

在上面的代码中，两个for语句输出是一样的，代码字面上看来也就是中括号与小括号的区别。但这点区别差异是很大的，***种方法返回值是一个列表，第二个方法返回的是一个generator对象。随着RANGE_NUM的变大，***种方法返回的列表也越大，占用的内存也越大;但是对于第二种方法没有任何区别。

我们再来看一个可以“返回”无穷多次的站群服务器例子：

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

这个generator拥有生成无数多“返回值”的能力，使用者可以自己决定什么时候停止迭代。

generator高级应用

使用场景一：

Generator可用于产生数据流， generator并不立刻产生返回值，而是等到被需要的时候才会产生返回值，相当于一个主动拉取的过程(pull)，比如现在有一个日志文件，每行产生一条记录，对于每一条记录，不同部门的人可能处理方式不同，但是我们可以提供一个公用的、按需生成的数据流。

def gen_data_from_file(file_name):     for line in file(file_name):         yield line def gen_words(line):     for word in (w for w in line.split() if w.strip()):         yield word def count_words(file_name):     word_map = { }     for line in gen_data_from_file(file_name):         for word in gen_words(line):             if word not in word_map:                 word_map[word] = 0             word_map[word] += 1     return word_map def count_total_chars(file_name):     total = 0     for line in gen_data_from_file(file_name):         total += len(line)     return total if __name__ == __main__:     print count_words(test.txt), count_total_chars(test.txt)  

上面的例子来自08年的PyCon一个讲座。gen_words gen_data_from_file是数据生产者，而count_words count_total_chars是数据的消费者。可以看到，数据只有在需要的时候去拉取的，而不是提前准备好。另外gen_words中 (w for w in line.split() if w.strip()) 也是产生了一个generator。

使用场景二：

一些编程场景中，一件事情可能需要执行一部分逻辑，然后等待一段时间、或者等待某个异步的结果、或者等待某个状态，然后继续执行另一部分逻辑。比如微服务架构中，服务A执行了一段逻辑之后，去服务B请求一些数据，然后在服务A上继续执行。或者在游戏编程中，一个技能分成分多段，先执行一部分动作(效果)，然后等待一段时间，然后再继续。对于这种需要等待、而又不希望阻塞的情况，我们一般使用回调(callback)的方式。下面举一个简单的例子：

def do(a):      print do, a      CallBackMgr.callback(5, lambda a = a: post_do(a)) def post_do(a):     print post_do, a  

这里的CallBackMgr注册了一个5s后的时间，5s之后再调用lambda函数，可见一段逻辑被分裂到两个函数，而且还需要上下文的传递(如这里的参数a)。我们用yield来修改一下这个例子，yield返回值代表等待的时间。

@yield_dec def do(a):      print do, a      yield 5      print post_do, a  

这里需要实现一个YieldManager， 通过yield_dec这个decrator将do这个generator注册到YieldManager，并在5s后调用next方法。Yield版本实现了和回调一样的功能，但是看起来要清晰许多。下面给出一个简单的实现以供参考：

# -*- coding:utf-8 -*- import sys # import Timer import types import time class YieldManager(object):     def __init__(self, tick_delta = 0.01):         self.generator_dict = { }         # self._tick_timer = Timer.addRepeatTimer(tick_delta, lambda: self.tick())     def tick(self):         cur = time.time()         for gene, t in self.generator_dict.items():             if cur >= t:                 self._do_resume_genetator(gene,cur)     def _do_resume_genetator(self,gene, cur ):         try:             self.on_generator_excute(gene, cur)         except StopIteration,e:             self.remove_generator(gene)         except Exception, e:             print unexcepet error, type(e)             self.remove_generator(gene)     def add_generator(self, gen, deadline):         self.generator_dict[gen] = deadline     def remove_generator(self, gene):         del self.generator_dict[gene]     def on_generator_excute(self, gen, cur_time = None):         t = gen.next()         cur_time = cur_time or time.time()         self.add_generator(gen, t + cur_time) g_yield_mgr = YieldManager() def yield_dec(func):     def _inner_func(*args, **kwargs):         gen = func(*args, **kwargs)         if type(gen) is types.GeneratorType:             g_yield_mgr.on_generator_excute(gen)         return gen     return _inner_func @yield_dec def do(a):     print do, a     yield 2.5     print post_do, a     yield 3     print post_do again, a if __name__ == __main__:     do(1)     for i in range(1, 10):         print simulate a timer, %s seconds passed % i         time.sleep(1)         g_yield_mgr.tick()  

注意事项：

(1)Yield是不能嵌套的!

def visit(data):     for elem in data:         if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list):             visit(elem) # here value retuened is generator         else:             yield elem if __name__ == __main__:     for e in visit([1, 2, (3, 4), 5]):         print e  

上面的代码访问嵌套序列里面的每一个元素，我们期望的输出是1 2 3 4 5，而实际输出是1 2 5 。为什么呢，如注释所示，visit是一个generator function，所以第4行返回的是generator object，而代码也没这个generator实例迭代。那么改改代码，对这个临时的generator 进行迭代就行了。

def visit(data):     for elem in data:         if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list):             for e in visit(elem):                 yield e         else:             yield elem  

或者在python3.3中 可以使用yield from，这个语法是在pep380加入的：

def visit(data):      for elem in data:          if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list):              yield from visit(elem)          else:              yield elem  

(2)generator function中使用return

在python doc中，明确提到是可以使用return的，当generator执行到这里的时候抛出StopIteration异常。

def gen_with_return(range_num):     if range_num < 0:         return     else:         for i in xrange(range_num):             yield i if __name__ == __main__:     print list(gen_with_return(-1))     print list(gen_with_return(1))  

但是，generator function中的return是不能带任何返回值的。

def gen_with_return(range_num):      if range_num < 0:          return 0      else:          for i in xrange(range_num):              yield i  

上面的代码会报错：SyntaxError: ‘return’ with argument inside generator

参考

http://www.dabeaz.com/generators-uk/ https://www.python.org/dev/peps/pep-0380/ http://stackoverflow.com/questions/231767/what-does-the-yield-keyword-do http://stackoverflow.com/questions/15809296/python-syntaxerror-return-with-argument-inside-generator