任何使用yield的函數都稱之為生成器，如：

def count(n):

while n > 0:

yield n #生成值：n

n -= 1

另外一種說法：生成器就是一個返回迭代器的函數，與普通函數的區別是生成器包含yield語句，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。

使用yield，可以讓函數生成一個序列，該函數返回的對象類型是"generator"，通過該對象連續調用next()方法返回序列值。

c = count(5)

c.__next__() #python 3.4.3要使用c.__next__()不能使用c.next()

>>> 5

c.__next__()

>>>4

生成器函數只有在調用__next()__方法的時候才開始執行函數里面的語句，比如：

def count(n):

print ( "cunting" )

while n > 0:

yield n #生成值：n

n -= 1

在調用count函數時：c=count(5)，并不會打印"counting"只有等到調用c.__next__()時才真正執行里面的語句。每次調用__next__()方法時，count函數會運行到語句yield n處為止，__next__()的返回值就是生成值n，再次調用__next__()方法時，函數繼續執行yield之后的語句(熟悉Java的朋友肯定知道Thread.yield()方法，作用是暫停當前線程的運行，讓其他線程執行)，如：

def count(n):

print ("cunting" )

while n > 0:

print ('before yield')

yield n #生成值：n

n -= 1

print ('after yield' )

上述代碼在第一次調用__next__方法時，并不會打印"after yield"。如果一直調用__next__方法，當執行到沒有可迭代的值后，程序就會報錯：

Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration

所以一般不會手動的調用__next__方法，而使用for循環：

for i in count(5):

print (i),

實例： 用yield生成器模擬Linux中命令：tail -f file | grep python 用于查找監控日志文件中出現有python字樣的行。

import time

def tail(f):

f.seek(0,2)#移動到文件EOF

while True:

line = f.readline() #讀取文件中新的文本行

if not line:

time.sleep(0.1)

continue

yield line

def grep(lines,searchtext):

for line in lines:

if searchtext in line:

yield line

flog = tail(open('warn.log'))

pylines = grep(flog,'python')

for line in pylines:

print ( line, )

#當此程序運行時，若warn.log文件中末尾有新增一行，且該一行包含python,該行就會被打印出來

#若打開warn.log時，末尾已經有了一行包含python，該行不會被打印，因為上面是f.seek(0,2)移動到了文件EOF處

#故，上面程序實現了tail -f warn.log | grep 'python'的功能，動態實時檢測warn.log中是否新增現了

#新的行，且該行包含python

用yield實現斐波那契數列：

def fibonacci():

a=b=1

yield a

yield b

while True:

a,b = b,a+b

yield b

調用：

for num in fibonacci():

if num > 100:

break

print (num),

yield中return的作用：

作為生成器，因為每次迭代就會返回一個值，所以不能顯示的在生成器函數中return 某個值，包括None值也不行，否則會拋出“SyntaxError”的異常，但是在函數中可以出現單獨的return，表示結束該語句。

通過固定長度的緩沖區不斷讀文件，防止一次性讀取出現內存溢出的例子：

def read_file(path):

size = 1024

with open(path,'r') as f:

while True:

block = f.read(SIZE)

if block:

yield block

else:

return

如果是在函數中return 具體某個值，就直接拋異常了

>>> def test_return():

... yield 4

... return 0

...

File "", line 3

SyntaxError: 'return' with argument inside generator

例子

下面來看幾段代碼示例：

例1:

>>> def mygenerator():

... print 'start...'

... yield 5

...

>>> mygenerator() //在此處調用,并沒有打印出start...說明存在yield的函數沒有被運行,即暫停

>>> mygenerator().next() //調用next()即可讓函數運行.

start...

5

>>>

如一個函數中出現多個yield則next()會停止在下一個yield前,見例2:

例2:

>>> def fun2():

... print 'first'

... yield 5

... print 'second'

... yield 23

... print 'end...'

...

>>> g1 = fun2()

>>> g1.next() //第一次運行,暫停在yield 5

first

5

>>> g1.next() //第二次運行,暫停在yield 23

second

23

>>> g1.next() //第三次運行,由于之后沒有yield,再次next()就會拋出錯誤

end...

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

StopIteration

>>>

為什么yield 5會輸出5,yield 23會輸出23?

我們猜測可能是因為yield是表達式,存在返回值.

那么這是否可以認為yield 5的返回值一定是5嗎？實際上并不是這樣，這個與send函數存在一定的關系，這個函數實質上與next()是相似的，區別是send是傳遞yield表達式的值進去，而next不能傳遞特定的值，只能傳遞None進去，因此可以認為g.next()和g.send(None)是相同的。見例3:

例3:

>>> def fun():

... print 'start...'

... m = yield 5

... print m

... print 'middle...'

... d = yield 12

... print d

... print 'end...'

...

>>> m = fun() //創建一個對象

>>> m.next() //會使函數執行到下一個yield前

start...

5

>>> m.send('message') //利用send()傳遞值

message //send()傳遞進來的

middle...

12

>>> m.next()

None //可見next()返回值為空

end...

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

StopIteration

本文標題: 詳解Python3中yield生成器的用法

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/129931.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python3 yield 大文件_详解Python3中yield生成器的用法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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