Python中yield关键字解释

这篇文章关于python的yield关键字。并且文章中会解释什么是yield，generator和iterables。

解释yield之前，我们先来理解一下迭代器（iterables）和生成器（generators）。

Iterables

当创建一个list时候，你可以遍历它，那么这就叫迭代器：

>>> mylist = [1, 2, 3]

>>> for i in mylist:

...  print(i)

...

1

2

3

>>>

mylist是一个可迭代对象。当你用list comprehension语法创建列表时，也是可以迭代的：

>>> mylist = [x * x for x in range(3)]
...  print (i)

0
1
4

当你使用"for ... in ..."操作对象时，这些对象都是可迭代的，例如：list,str,files,set等。这些可迭代对象有个优点就是你可以多次去遍历，但是也有个缺点这些对象都是在内存中的，当数据量很大时你不得不去考虑内存使用情况。

Generators

生成器也是一种迭代器，但是与迭代器不同的是，你只能遍历一次，这是因为生成器不会把值保存在内存当中，它在你遍历的过程中生成值。

>>> mygen = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygen:
...   print(i)
...
0
1
4
>>>

遍历生成器和mylist相同，只是把[]改为了()。但是不同之处你不能对mygen进行二次遍历

>>> mygen = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygen:
...   print(i)
...
0
1
4
>>> for i in mygen:
...   print(i)
...
>>>

Yield

Yield在python中是一个关键字，就像return，但是不同的是yield返回的是一个generator。

>>> def fun_with_yield():
...   mylist = range(3)
...   for i in mylist:
...     yield i*i
...
>>> gen = fun_with_yield()
>>> for i in gen:
...   print(i)
...
0
1
4
>>>

还有一点需要注意，虽然你调用了函数（fun_with_yield()）但是函数体的内容压根就没有执行，只有你通过生成器去遍历时，函数体才真正执行

困难点：

当for第一次去遍历函数fun_with_yield返回的generator时，它会从函数fun_with_yield的第一行去执行直到遇到了yield关键字，然后它会返回函数for循环中的第一个值 0 * 0 = 0。然后它会继续执行循环中剩余代码，并进入fun_with_yield函数的下一次循环，直到没有值可以返回为止。接下来看一个用yield实现去重列表的例子。

>>> def my_unique_list(items):
...  unique_items = []
...  for item in items:
...   if item not in unique_items:
...    yield item
...    unique_items.append(item)
...
>>> mylist = [1, 5, 2, 1, 9, 1, 5, 10]
>>> list(my_unique_list(mylist))
[1, 5, 2, 9, 10]
>>>

一旦函数被调用了，且没有yield被执行，那么generator就空了。你可以理解为循环遍历结束了或者没有"if/else"满足条件了。

generator控制展示

>>> class Bank(): # let's create a bank, building ATMs
...   crisis = False
...   def create_atm(self):
...     while not self.crisis:
...       yield "$100"
...
>>> hsbc = Bank() # when everything's ok the ATM gives you as much as you want
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()
>>> print (next(corner_street_atm))
$100
>>> print (next(corner_street_atm))
$100
>>> print ([next(corner_street_atm for cash in range(5))])
[<generator object Bank.create_atm at 0x00000140541C9570>]
>>> print ([next(corner_street_atm) for cash in range(5)])
['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
>>> hsbc.crisis = True # crisis is coming, no more money!
>>> print(next(corner_street_atm))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # it's even true for new ATMs
>>> print(next(wall_street_atm))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> hsbc.crisis = False # Trouble is, even post-crisis the ATM remains empty
>>> print(next(wall_street_atm))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # build a new one to get back in business
>>> print (next(brand_new_atm))
$100
>>> print(next(wall_street_atm))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>               

在资源控制方面yield也大有作为。

Itertools,你最好的朋友

Itertools module包含了处理iterables的特殊函数。想要复制generator?连接两个generators？用一行代码实现对一个嵌套list分组？不用创建另一个list实现 Map/Zip?
实现这些功能，仅仅需要

import itertools
需要演示一下？让我们看一个计算4匹赛马的排列组合数

>>> horse = [1, 2, 3, 4]
>>> import itertools
>>> races = itertools.permutations(horse)
>>> print (races)
<itertools.permutations object at 0x000002BC7966F830>
>>> print(list(races))
[(1, 2, 3, 4), (1, 2, 4, 3), (1, 3, 2, 4), (1, 3, 4, 2), (1, 4, 2, 3), (1, 4, 3, 2), (2, 1, 3, 4), (2, 1, 4, 3), (2, 3, 1, 4), (2, 3, 4, 1), (2, 4, 1, 3), (2, 4, 3, 1), (3, 1, 2, 4), (3, 1, 4, 2), (3, 2, 1, 4), (3, 2, 4, 1), (3, 4, 1, 2), (3, 4, 2, 1), (4, 1, 2, 3), (4, 1, 3, 2), (4, 2, 1, 3), (4, 2, 3, 1), (4, 3, 1, 2), (4, 3, 2, 1)]
>>>       

了解iteration底层实现原理

Iteration实际实现了iterables的iter()方法和iterators 的next()方法。Iterables指的是任何可被遍历的对象。Iterators are objects that let you iterate on iterables.

原文地址：https://pythontips.com/2013/09/29/the-python-yield-keyword-explained/
参考文档：
https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c01/p10_remove_duplicates_from_seq_order.html
https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c01/p03_keep_last_n_items.html