Python 代码中的 yield 到底是什么鬼？

嗨，我是虎哥。

今天咱们来聊聊Python里的一个非常重要但也颇具迷惑性的关键词——yield。

作为一个多年的Python程序员，我得说，理解这个关键词的真正用意可是让不少新手朋友抓耳挠腮。

来，让我们一起来拆解一下，看看yield到底是个啥。

迭代与可迭代对象

要搞明白yield，咱们先得弄清楚什么是可迭代对象（iterables）。

所谓可迭代对象，简单来说，就是你可以逐个读取其元素的对象，比如列表、字符串、文件等等。举个例子，当你创建一个列表时，你可以用for循环一个个地读取它的元素：

mylist = [1, 2, 3]for i in mylist:    print(i)

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

生成器

mygenerator = (x*x for x in range(3))for i in mygenerator:    print(i)

yield关键词

def create_generator():    mylist = range(3)    for i in mylist:        yield i*i
mygenerator = create_generator() # 创建一个生成器print(mygenerator) # mygenerator 是一个生成器对象！

<generator object create_generator at 0xb7555c34>

for i in mygenerator:    print(i)

深入理解yield

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:        yield self._leftchild    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:        yield self._rightchild

1. 如果节点对象还有左子节点并且距离合适，返回下一个子节点。
2. 如果节点对象还有右子节点并且距离合适，返回下一个子节点。
3. 如果没有更多子节点，生成器会被认为是空的。

result, candidates = list(), [self]while candidates:    node = candidates.pop()    distance = node._get_dist(obj)    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:        result.extend(node._values)    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result

• 循环遍历一个列表，而列表在循环过程中会扩展。这样可以方便地遍历所有嵌套的数据，虽然有些危险，因为可能会陷入无限循环。在这个例子中，candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))用尽生成器的所有值，但while循环不断创建新的生成器对象，因为它们作用在不同的节点上会产生不同的值。
• extend()方法是列表对象的方法，它期望一个可迭代对象，并将其值添加到列表中。通常我们传递一个列表给它，但在代码中，它接收一个生成器，这是个好主意，因为：
• 你不需要读取值两次。
• 你可能有很多子节点，不想全部存储在内存中。

高级用法

class Bank():    crisis = False    def create_atm(self):        while not self.crisis:            yield "$100"
hsbc = Bank()corner_street_atm = hsbc.create_atm()print(next(corner_street_atm)) # 输出 $100print(next(corner_street_atm)) # 输出 $100print([next(corner_street_atm) for _ in range(5)]) # 输出 ['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
hsbc.crisis = Trueprint(next(corner_street_atm)) # 输出 StopIteration

itertools模块

import itertools
horses = [1, 2, 3, 4]races = itertools.permutations(horses)print(list(itertools.permutations(horses)))

[(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)]

itertools模块简直是Python程序员的好伙伴，可以让你在处理迭代对象时如虎添翼。

小结

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