Python中yield的使用方法

这篇文章主要介绍“Python中yield的使用方法”，在日常操作中，相信很多人在Python中yield的使用方法问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python中yield的使用方法”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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在 Python 开发中，yield 关键字的使用其实较为频繁，例如大集合的生成，简化代码结构、协程与并发都会用到它。

但是，你是否真正了解 yield 的运行过程呢？

这篇文章，我们就来看一下 yield 的运行流程，以及在开发中哪些场景适合使用 yield。

生成器

如果在一个方法内，包含了 yield 关键字，那么这个函数就是一个「生成器」。

生成器其实就是一个特殊的迭代器，它可以像迭代器那样，迭代输出方法内的每个元素。

如果你还不清楚「迭代器」是什么，可以参考我写的这篇文章：Python进阶——迭代器和可迭代对象有什么区别？

我们来看一个包含 yield 关键字的方法：

# coding: utf8  # 生成器  def gen(n):      for i in range(n):          yield i  g = gen(5)      # 创建一个生成器  print(g)        #   print(type(g))  #   # 迭代生成器中的数据  for i in g:      print(i)   # Output:  # 0 1 2 3 4

注意，在这个例子中，当我们执行 g = gen(5) 时，gen 中的代码其实并没有执行，此时我们只是创建了一个「生成器对象」，它的类型是 generator。

然后，当我们执行 for i in g，每执行一次循环，就会执行到 yield 处，返回一次 yield 后面的值。

这个迭代过程是和迭代器最大的区别。

换句话说，如果我们想输出 5 个元素，在创建生成器时，这个 5 个元素其实还并没有产生，什么时候产生呢？只有在执行 for 循环遇到 yield 时，才会依次生成每个元素。

此外，生成器除了和迭代器一样实现迭代数据之外，还包含了其他方法：

•  generator.__next__()：执行 for 时调用此方法，每次执行到 yield 就会停止，然后返回 yield 后面的值，如果没有数据可迭代，抛出 StopIterator 异常，for 循环结束

•  generator.send(value)：外部传入一个值到生成器内部，改变 yield 前面的值

•  generator.throw(type[, value[, traceback]])：外部向生成器抛出一个异常

•  generator.close()：关闭生成器

通过使用生成器的这些方法，我们可以完成很多有意思的功能。

__next__

先来看生成器的 __next__ 方法，我们看下面这个例子。

# coding: utf8  def gen(n):      for i in range(n):          print('yield before')          yield i          print('yield after')  g = gen(3)      # 创建一个生成器  print(g.__next__())  # 0  print('----')  print(g.__next__())  # 1  print('----')  print(g.__next__())  # 2  print('----')  print(g.__next__())  # StopIteration  # Output:  # yield before  # 0  # ----  # yield after  # yield before  # 1  # ----  # yield after  # yield before  # 2  # ----  # yield after  # Traceback (most recent call last):  #   File "gen.py", line 16, in   #     print(g.__next__())  # StopIteration  # StopIteration

在这个例子中，我们定义了 gen 方法，这个方法包含了 yield 关键字。然后我们执行 g = gen(3) 创建一个生成器，但是这次没有执行 for 去迭代它，而是多次调用 g.__next__() 去输出生成器中的元素。

我们看到，当执行 g.__next__()时，代码就会执行到 yield 处，然后返回 yield 后面的值，如果继续调用 g.__next__()，注意，你会发现，这次执行的开始位置，是上次 yield 结束的地方，并且它还保留了上一次执行的上下文，继续向后迭代。

这就是使用 yield 的作用，在迭代生成器时，每一次执行都可以保留上一次的状态，而不是像普通方法那样，遇到 return 就返回结果，下一次执行只能再次重复上一次的流程。

生成器除了能保存状态之外，我们还可以通过其他方式，改变其内部的状态，这就是下面要讲的 send 和 throw 方法。

send

上面的例子中，我们只展示了在 yield 后有值的情况，其实还可以使用 j = yield i 这种语法，我们看下面的代码：

# coding: utf8  def gen():      i = 1      while True:          j = yield i          i *= 2          if j == -1:              break

此时如果我们执行下面的代码：

for i in gen():      print(i)      time.sleep(1)

输出结果会是 1 2 4 8 16 32 64 ... 一直循环下去， 直到我们杀死这个进程才能停止。

这段代码一直循环的原因在于，它无法执行到 j == -1 这个分支里 break 出来，如果我们想让代码执行到这个地方，如何做呢？

这里就要用到生成器的 send 方法了，send 方法可以把外部的值传入生成器内部，从而改变生成器的状态。

代码可以像下面这样写：

g = gen()   # 创建一个生成器  print(g.__next__())  # 1  print(g.__next__())  # 2  print(g.__next__())  # 4  # send 把 -1 传入生成器内部 走到了 j = -1 这个分支  print(g.send(-1))   # StopIteration 迭代停止

当我们执行 g.send(-1) 时，相当于把 -1 传入到了生成器内部，然后赋值给了 yield 前面的 j，此时 j = -1，然后这个方法就会 break 出来，不会继续迭代下去。

throw

外部除了可以向生成器内部传入一个值外，还可以传入一个异常，也就是调用 throw 方法：

# coding: utf8  def gen():      try:          yield 1      except ValueError:          yield 'ValueError'      finally:          print('finally')   g = gen()   # 创建一个生成器  print(g.__next__()) # 1  # 向生成器内部传入异常 返回ValueError  print(g.throw(ValueError))   # Output：  # 1  # ValueError  # finally

这个例子创建好生成器后，使用 g.throw(ValueError) 的方式，向生成器内部传入了一个异常，走到了生成器异常处理的分支逻辑。

close

生成器的 close 方法也比较简单，就是手动关闭这个生成器，关闭后的生成器无法再进行操作。

>>> g = gen()  >>> g.close() # 关闭生成器  >>> g.__next__() # 无法迭代数据  Traceback (most recent call last):    File "", line 1, in   StopIteration

close 方法我们在开发中使用得比较少，了解一下就好。

使用场景

了解了 yield 和生成器的使用方式，那么 yield 和生成器一般用在哪些业务场景中呢？

下面我介绍几个例子，分别是大集合的生成、简化代码结构、协程与并发，你可以参考这些使用场景来使用 yield。

大集合的生成

如果你想生成一个非常大的集合，如果使用 list 创建一个集合，这会导致在内存中申请一个很大的存储空间，例如想下面这样：

# coding: utf8  def big_list():      result = []      for i in range(10000000000):          result.append(i)      return result  # 一次性在内存中生成大集合 内存占用非常大  for i in big_list():      print(i)

这种场景，我们使用生成器就能很好地解决这个问题。

因为生成器只有在执行到 yield 时才会迭代数据，这时只会申请需要返回元素的内存空间，代码可以这样写：

# coding: utf8  def big_list():      for i in range(10000000000):          yield i  # 只有在迭代时 才依次生成元素 减少内存占用  for i in big_list():      print(i)

简化代码结构

我们在开发时还经常遇到这样一种场景，如果一个方法要返回一个 list，但这个 list 是多个逻辑块组合后才能产生的，这就会导致我们的代码结构变得很复杂：

# coding: utf8  def gen_list():      # 多个逻辑块 组成生成一个列表      result = []      for i in range(10):          result.append(i)      for j in range(5):          result.append(j * j)      for k in [100, 200, 300]:          result.append(k)      return result    for item in gen_list():      print(item)

这种情况下，我们只能在每个逻辑块内使用 append 向 list 中追加元素，代码写起来比较啰嗦。

此时如果使用 yield 来生成这个 list，代码就简洁很多：

# coding: utf8  def gen_list():      # 多个逻辑块 使用yield 生成一个列表      for i in range(10):          yield i      for j in range(5):          yield j * j      for k in [100, 200, 300]:          yield k     for item in gen_list():      print(i)

使用 yield 后，就不再需要定义 list 类型的变量，只需在每个逻辑块直接 yield 返回元素即可，可以达到和前面例子一样的功能。

我们看到，使用 yield 的代码更加简洁，结构也更清晰，另外的好处是只有在迭代元素时才申请内存空间，降低了内存资源的消耗。

协程与并发

还有一种场景是 yield 使用非常多的，那就是「协程与并发」。

如果我们想提高程序的执行效率，通常会使用多进程、多线程的方式编写程序代码，最常用的编程模型就是「生产者-消费者」模型，即一个进程 / 线程生产数据，其他进程 / 线程消费数据。

在开发多进程、多线程程序时，为了防止共享资源被篡改，我们通常还需要加锁进行保护，这样就增加了编程的复杂度。

在 Python 中，除了使用进程和线程之外，我们还可以使用「协程」来提高代码的运行效率。

什么是协程？

简单来说，由多个程序块组合协作执行的程序，称之为「协程」。

而在 Python 中使用「协程」，就需要用到 yield 关键字来配合。

可能这么说还是太好理解，我们用 yield 实现一个协程生产者、消费者的例子：

# coding: utf8  def consumer():      i = None      while True:          # 拿到 producer 发来的数据          j = yield i           print('consume %s' % j)  def producer(c):      c.__next__()      for i in range(5):          print('produce %s' % i)          # 发数据给 consumer          c.send(i)      c.close()  c = consumer()  producer(c)   # Output:  # produce 0  # consume 0  # produce 1  # consume 1  # produce 2  # consume 2  # produce 3  # consume 3  ...

这个程序的执行流程如下：

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2.  c = consumer() 创建一个生成器对象

3.  producer(c) 开始执行，c.__next()__ 会启动生成器 consumer 直到代码运行到 j = yield i 处，此时 consumer 第一次执行完毕，返回

4.  producer 函数继续向下执行，直到 c.send(i) 处，这里利用生成器的 send 方法，向 consumer 发送数据

5.  consumer 函数被唤醒，从 j = yield i 处继续开始执行，并且接收到 producer 传来的数据赋值给 j，然后打印输出，直到再次执行到 yield 处，返回

6.  producer 继续循环执行上面的过程，依次发送数据给 cosnumer，直到循环结束

7.   最终 c.close() 关闭 consumer 生成器，程序退出

在这个例子中我们发现，程序在 producer 和 consumer 这 2 个函数之间来回切换执行，相互协作，完成了生产任务、消费任务的业务场景，最重要的是，整个程序是在单进程单线程下完成的。

这个例子用到了上面讲到的 yield、生成器的 __next__、send、close 方法。如果不好理解，你可以多看几遍这个例子，最好自己测试一下。

我们使用协程编写生产者、消费者的程序时，它的好处是：

•  整个程序运行过程中无锁，不用考虑共享变量的保护问题，降低了编程复杂度

•  程序在函数之间来回切换，这个过程是用户态下进行的，不像进程 / 线程那样，会陷入到内核态，这就减少了内核态上下文切换的消耗，执行效率更高

所以，Python 的 yield 和生成器实现了协程的编程方式，为程序的并发执行提供了编程基础。

Python 中的很多第三方库，都是基于这一特性进行封装的，例如 gevent、tornado，它们都大大提高了程序的运行效率。

总结

总结一下，这篇文章我们主要讲了 yield 的使用方式，以及生成器的各种特性。

生成器是一种特殊的迭代器，它除了可以迭代数据之外，在执行时还可以保存方法中的状态，除此之外，它还提供了外部改变内部状态的方式，把外部的值传入到生成器内部。

利用 yield 和生成器的特性，我们在开发中可以用在大集成的生成、简化代码结构、协程与并发的业务场景中。

Python 的 yield 也是实现协程和并发的基础，它提供了协程这种用户态的编程模式，提高了程序运行的效率。

到此，关于“Python中yield的使用方法”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！