yield：生成器

任何使用yield的函数都称之为生成器，如：

另外一种说法：生成器就是一个返回迭代器的函数，与普通函数的区别是生成器包含yield语句，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

使用yield，可以让函数生成一个序列，该函数返回的对象类型是"generator"，通过该对象连续调用next()方法返回序列值。

生成器函数只有在调用next()方法的时候才开始执行函数里面的语句，比如：

在调用count函数时：c=count(5)，并不会打印"counting"只有等到调用c.next()时才真正执行里面的语句。每次调用next()方法时，count函数会运行到语句yield
n处为止，next()的返回值就是生成值n，再次调用next()方法时，函数继续执行yield之后的语句（熟悉Java的朋友肯定知道Thread.yield()方法，作用是暂停当前线程的运行，让其他线程执行），如：

上述代码在第一次调用next方法时，并不会打印"after yield"。如果一直调用next方法，当执行到没有可迭代的值后，程序就会报错：

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

所以一般不会手动的调用next方法，而使用for循环：

实例： 用yield生成器模拟Linux中命令：tail -f | grep python 用于查找监控日志文件中出现有python字样的行。

调用：

用yield实现斐波那契数列：

调用：

yield中return的作用：

作为生成器，因为每次迭代就会返回一个值，所以不能显示的在生成器函数中return 某个值，包括None值也不行，否则会抛出“SyntaxError”的异常，但是在函数中可以出现单独的return，表示结束该语句。

通过固定长度的缓冲区不断读文件，防止一次性读取出现内存溢出的例子：

如果是在函数中return 具体某个值，就直接抛异常了

与yield有关的一个很重要的概念叫**协程**，下次好好研究研究。

您可能听说过，带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），何谓 generator ？

我们先抛开 generator，以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。

如何生成斐波那契數列

斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题，许多初学者都可以轻易写出如下函数：

清单 1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数

 def fab(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

        print b

        a, b = b, a + b

        n = n + 1

执行 fab(5)，我们可以得到如下输出：

 >>> fab(5)

 1

 1

 2

 3

 5

结果没有问题，但有经验的开发者会指出，直接在 fab 函数中用 print 打印数字会导致该函数可复用性较差，因为 fab 函数返回 None，其他函数无法获得该函数生成的数列。

要提高 fab 函数的可复用性，最好不要直接打印出数列，而是返回一个 List。以下是 fab 函数改写后的第二个版本：

清单 2. 输出斐波那契數列前 N 个数第二版

 def fab(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    L = []

    while n < max:

        L.append(b)

        a, b = b, a + b

        n = n + 1

    return L

可以使用如下方式打印出 fab 函数返回的 List：

 >>> for n in fab(5):

 ...     print n

 ...

 1

 1

 2

 3

 5

改写后的 fab 函数通过返回 List 能满足复用性的要求，但是更有经验的开发者会指出，该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大，如果要控制内存占用，最好不要用 List

来保存中间结果，而是通过 iterable 对象来迭代。例如，在 Python2.x 中，代码：

清单 3. 通过 iterable 对象来迭代

 for i in range(1000): pass

会导致生成一个 1000 个元素的 List，而代码：

 for i in xrange(1000): pass

则不会生成一个 1000 个元素的 List，而是在每次迭代中返回下一个数值，内存空间占用很小。因为 xrange 不返回 List，而是返回一个 iterable 对象。

利用 iterable 我们可以把 fab 函数改写为一个支持 iterable 的 class，以下是第三个版本的 Fab：

清单 4. 第三个版本

 class Fab(object): 

    def __init__(self, max):

        self.max = max

        self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 

    def __iter__(self):

        return self 

    def next(self):

        if self.n < self.max:

            r = self.b

            self.a, self.b = self.b, self.a + self.b

            self.n = self.n + 1

            return r

        raise StopIteration()

Fab 类通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数：

 >>> for n in Fab(5):

 ...     print n

 ...

 1

 1

 2

 3

 5

然而，使用 class 改写的这个版本，代码远远没有第一版的 fab 函数来得简洁。如果我们想要保持第一版 fab 函数的简洁性，同时又要获得 iterable 的效果，yield 就派上用场了：

清单 5. 使用 yield 的第四版

 def fab(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

        yield b

        # print b

        a, b = b, a + b

        n = n + 1 

'''

第四个版本的 fab 和第一版相比，仅仅把 print b 改为了 yield b，就在保持简洁性的同时获得了 iterable 的效果。

调用第四版的 fab 和第二版的 fab 完全一致：

 >>> for n in fab(5):

 ...     print n

 ...

 1

 1

 2

 3

 5

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到
yield。

也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法（因为 fab(5) 是一个 generator 对象，该对象具有 next() 方法），这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程：

清单 6. 执行流程

 >>> f = fab(5)

 >>> f.next()

 1

 >>> f.next()

 1

 >>> f.next()

 2

 >>> f.next()

 3

 >>> f.next()

 5

 >>> f.next()

 Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

 StopIteration

当函数执行结束时，generator 自动抛出 StopIteration 异常，表示迭代完成。在 for 循环里，无需处理 StopIteration 异常，循环会正常结束。

我们可以得出以下结论：

一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

yield 的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。

如何判断一个函数是否是一个特殊的 generator 函数？可以利用 isgeneratorfunction 判断：

清单 7. 使用 isgeneratorfunction 判断

 >>> from inspect import isgeneratorfunction

 >>> isgeneratorfunction(fab)

 True

要注意区分 fab 和 fab(5)，fab 是一个 generator function，而 fab(5) 是调用 fab 返回的一个 generator，好比类的定义和类的实例的区别：

清单 8. 类的定义和类的实例

 >>> import types

 >>> isinstance(fab, types.GeneratorType)

 False

 >>> isinstance(fab(5), types.GeneratorType)

 True

fab 是无法迭代的，而 fab(5) 是可迭代的：

 >>> from collections import Iterable

 >>> isinstance(fab, Iterable)

 False

 >>> isinstance(fab(5), Iterable)

 True

每次调用 fab 函数都会生成一个新的 generator 实例，各实例互不影响：

 >>> f1 = fab(3)

 >>> f2 = fab(5)

 >>> print 'f1:', f1.next()

 f1: 1

 >>> print 'f2:', f2.next()

 f2: 1

 >>> print 'f1:', f1.next()

 f1: 1

 >>> print 'f2:', f2.next()

 f2: 1

 >>> print 'f1:', f1.next()

 f1: 2

 >>> print 'f2:', f2.next()

 f2: 2

 >>> print 'f2:', f2.next()

 f2: 3

 >>> print 'f2:', f2.next()

 f2: 5

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return 的作用

在一个 generator function 中，如果没有 return，则默认执行至函数完毕，如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。

回页首

另一个例子

另一个 yield 的例子来源于文件读取。如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取：

清单 9. 另一个 yield 的例子

 def read_file(fpath):

    BLOCK_SIZE = 1024

    with open(fpath, 'rb') as f:

        while True:

            block = f.read(BLOCK_SIZE)

            if block:

                yield block

            else:

                return

以上仅仅简单介绍了 yield 的基本概念和用法，yield 在 Python 3 中还有更强大的用法，我们会在后续文章中讨论。

注：本文的代码均在 Python 2.7 中调试通过