大家都知道Python中的循环结构,那么我们分析下python中while和for循环的本质是如何实现的。
看以下代码:
lst = [10, 20, 30] # for i in lst: 这个i的指向其实指向了 iter(lst)这个迭代器的__next__ my_iterator = iter(lst) while True: try: i = next(my_iterator) except StopIteration: break else: print(i)
原来循环结构主要应用了迭代器功能,而迭代器的实现主要使用yield函数。
如何理解python当中的yield函数?若要理解python当中的yield函数,首先必须理解什么是生成器(generators),在理解生成器之前必须先理解迭代器(iterators).1、迭代器:
当你创建一个列表list,可以一个元素一个元素逐个读他,这样的操作称为迭代 interation :
lst = [10, 20, 30] for i in lst: print(i) 10 20 30
这里lst就称之为一个可迭代对象,当你使用列表推导时(list comprehension),可以生成一个列表,列表推导的方法如下所示:
>>> mylist = [x*x for x in range(3)] >>> for i in mylist:... print(i) 0 1 4
所有可以用for ... in ... 操作的对象称之为可迭代对象,例如字符,列表文件,集合等等。列表这类可迭代对象还比较方便,但缺点就是需要存储在内存中的对象非常多,在值非常多的时候如果都使用这种方式,就非常占用内存。
2、生成器
生成器也是迭代器的一种,是一种只能遍历一次的可迭代对象。生成器不需要在内存当中存储所有的值,他们是即时生成值,性能更快,关键是不像列表那样占用太多内存。例如:
>>> mygenerator = (x*x for x in range(3)) >>> for i in mygenerator: ... print(i) 0 1 4
可以看到,除了使用[]替代()之外,其它都是一样的。
实际上他们先生成0,然后忘掉0,再生成1,丢弃1,一直往下,一个接一个进行处理。
3、Yield函数yield 函数有点像Return,区别在于这个函数返回的是迭代器.例如:
def creGenerator(): mylist = range(3) print("创建生成器") for i in mylist: yield i*i mygenerator = creGenerator() for i in mygenerator: print(i)
可以看出来,当你知道你的函数会返回数量非常大的元素供遍历时,并且只需读一次的时候,使用yield函数是非常合适的。
若要掌握yield函数,你必须理解当你调用这个函数时,函数内部的代码实际是没有执行的.这个函数只是返回一个生成器的对象,当实际遍历时(for ... in ... ) yield语句才会执行。
这里是比较有意思的地方:第一次使用for访问这个生产器对象的时候, " print("创建生成器")
"这句话才被打印出来,并且打印在"test"之后,说明yield之前的函数体会在for第一次循环时被调用一次有且只有调用一次。但是,如果是这样情况结果就不同了:
def createGenerator(): mylist = range(3) print("创建生成器") for i in mylist: print 'test3' yield i*i print('test2') mygenerator = createGenerator() print('test') for i in mygenerator: print(i)
可见如果在yield语句同级的代码块中的语句,其实外层for进行迭代时,每次都会执行。