python中的yield关键字的用法介绍（代码示例）

百变鹏仔 3个月前 (01-23) #Python

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本篇文章给大家带来的内容是关于python中的yield关键字的用法介绍（代码示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

yield是python的一个关键字，刚接触python的时候对这个关键字一知半解，掌握之后才发现这关键字有大用，本文将对yield的使用方法好好梳理一番。

1 使用yield创建生成器

在python中，生成器是一种可迭代对象，但可迭代对象不一定是生成器。
例如，list就是一个可迭代对象

>>> a = list(range(3))>>> for i in a:    print(i)0123

但是一个list对象所有的值都是放在内存中的，如果数据量非常大的话，内存就有可能不够用；这种情况下，就可以生成器，例如，python可以用“（）”构建生成器对象:

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>>> b = (x for x in range(3))>>> for i in b:    print(i)012>>> for i in b:    print(i)    >>>

生成器可以迭代的，并且数据实时生成，不会全部保存在内存中；值得注意的是，生成器只能读取一次，从上面的运行结果可以看到，第二次for循环输出的结果为空。

在实际编程中，如果一个函数需要产生一段序列化的数据，最简单的方法是将所有结果都放在一个list里返回，如果数据量很大的话，应该考虑用生成器来改写直接返回列表的函数（Effective Python, Item 16）.

>>> def get_generator():    for i in range(3):        print('gen ', i)        yield i        >>> c = get_generator()    >>> c = get_generator()>>> for i in c:    print(i)    gen  00gen  11gen  22

由上面的代码可以看出，当调用get_generator函数时，并不会执行函数内部的代码，而是返回了一个迭代器对象，在用for循环进行迭代的时候，函数中的代码才会被执行。
除了使用for循环获得生成器返回的值，还可以使用next和send

>>> c = get_generator()>>> print(next(c))gen  00>>> print(next(c))gen  11>>> print(next(c))gen  22>>> print(next(c))Traceback (most recent call last):  File "<pyshell#59>", line 1, in <module>    print(next(c))StopIteration

>>> c = get_generator()>>> c.send(None)gen  00>>> c.send(None)gen  11>>> c.send(None)gen  22>>> c.send(None)Traceback (most recent call last):  File "<pyshell#66>", line 1, in <module>    c.send(None)StopIteration

生成器的结果读取完后，会产生一个StopIteration的异常

2 coroutines中使用

yield一个常见的使用场景是通过yield来实现协程，已下面这个生产者消费者模型为例：

# import logging# import contextlib# def foobar():#     logging.debug('Some debug data')#     logging.error('Some error data')#     logging.debug('More debug data')# @contextlib.contextmanager# def debug_logging(level):#     logger = logging.getLogger()#     old_level = logger.getEffectiveLevel()#     logger.setLevel(level)#     try:#         yield#     finally:#         logger.setLevel(old_level)# with debug_logging(logging.DEBUG):#     print('inside context')#     foobar()# print('outside context')# foobar()def consumer():    r = 'yield'    while True:        print('[CONSUMER] r is %s...' % r)        #当下边语句执行时，先执行yield r，然后consumer暂停，此时赋值运算还未进行        #等到producer调用send()时，send()的参数作为yield r表达式的值赋给等号左边        n = yield r #yield表达式可以接收send()发出的参数        if not n:            return # 这里会raise一个StopIteration        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)        r = '200 OK'def produce(c):    c.send(None)    n = 0    while n < 5:        n = n + 1        print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)        r = c.send(n)   #调用consumer生成器        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)    c.send(None)        c.close()c = consumer()produce(c)

[CONSUMER] r is yield...[PRODUCER] Producing 1...[CONSUMER] Consuming 1...[CONSUMER] r is 200 OK...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 2...[CONSUMER] Consuming 2...[CONSUMER] r is 200 OK...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 3...[CONSUMER] Consuming 3...[CONSUMER] r is 200 OK...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 4...[CONSUMER] Consuming 4...[CONSUMER] r is 200 OK...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 5...[CONSUMER] Consuming 5...[CONSUMER] r is 200 OK...[PRODUCER] Consumer return: 200 OKTraceback (most recent call last):  File ".oobar.py", line 51, in <module>    produce(c)  File ".oobar.py", line 47, in produce    c.send(None)StopIteration

在上面的例子中可以看到，yield表达式与send配合，可以起到交换数据的效果，

n = yield rr = c.send(n)

3 contextmanager中使用

另外一个比较有意思的使用场景是在contextmanager中，如下：

import loggingimport contextlibdef foobar():    logging.debug('Some debug data')    logging.error('Some error data')    logging.debug('More debug data')@contextlib.contextmanagerdef debug_logging(level):    logger = logging.getLogger()    old_level = logger.getEffectiveLevel()    logger.setLevel(level)    try:        yield #这里表示with块中的语句    finally:        logger.setLevel(old_level)with debug_logging(logging.DEBUG):    print('inside context')    foobar()print('outside context')foobar()

inside contextDEBUG:root:Some debug dataERROR:root:Some error dataDEBUG:root:More debug dataoutside contextERROR:root:Some error data

在上面的代码中，通过使用上下文管理器（contextmanager）来临时提升了日志的等级，yield表示with块中的语句；

总结

yield表达式可以创建生成器，应该考虑使用生成器来改写直接返回list的函数；

由于生成器只能读取一次，因此使用for循环遍历的时候要格外注意；生成器读取完后继续读的话会raise一个StopIteration的异常，实际编程中可以使用这个异常来作为读取终止的判断依据；

yield一个常见的使用场景是实现协程；通过与send函数的配合，可以起到交换数据的效果；

yield还可以在contextmanager修饰的函数中表示with块中的语句

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