python中的yield

例如這個函數函數

 def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        yield b 
        # print b 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1 

簡單地講,yield 的做用就是把一個函數變成一個 generator,帶有 yield 的函數再也不是一個普通函數,Python 解釋器會將其視爲一個 generator,調用 fab(5) 不會執行 fab 函數,而是返回一個 iterable 對象!在 for 循環執行時,每次循環都會執行 fab 函數內部的代碼,執行到 yield b 時,fab 函數就返回一個迭代值,下次迭代時,代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行,而函數的本地變量看起來和上次中斷執行前是徹底同樣的,因而函數繼續執行,直到再次遇到 yield。code

也能夠手動調用 fab(5) 的 next() 方法(由於 fab(5) 是一個 generator 對象,該對象具備 next() 方法)對象

當函數執行結束時,generator 自動拋出 StopIteration 異常,表示迭代完成。在 for 循環裏,無需處理 StopIteration 異常,循環會正常結束。generator

咱們能夠得出如下結論:it

一個帶有 yield 的函數就是一個 generator,它和普通函數不一樣,生成一個 generator, 看起來像函數調用,但不會執行任何函數代碼,直到對其調用 next()(在 for 循環中會自動調用 next())纔開始執行。雖然執行流程仍按函數的流程執行,但每執行到一個 yield 語句就會中斷,並返回一個迭代值,下次執行時從 yield 的下一個語句繼續執行。看起來就好像一個函數在正常執行的過程當中被 yield 中斷了數次,每次中斷都會經過 yield 返回當前的迭代值。io

yield 的好處是顯而易見的,把一個函數改寫爲一個 generator 就得到了迭代能力,比起用類的實例保存狀態來計算下一個 next() 的值,不只代碼簡潔,並且執行流程異常清晰。function

要注意區分 fab 和 fab(5),fab 是一個 generator function,而 fab(5) 是調用 fab 返回的一個 generator,比如類的定義和類的實例的區別。class

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