Python Yield Generator 详解

python基础

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2018-2-3

本文将由浅入深详细介绍yield以及generator,包括以下内容:什么generator,生成generator的方法,generator的特点,generator基础及高级应用场景,generator使用中的注意事项。本文不包括enhanced generator即pep342相关内容。

generator基础

在python的函数(function)定义中,只要出现了yield表达式(Yield expression),那么事实上定义的是一个generator function, 调用这个generator function返回值是一个generator。这根普通的函数调用有所区别,For example:

def gen_generator():
    yield 1
 
def gen_value():
    return 1
    
if __name__ == '__main__':
    ret = gen_generator()
    print ret, type(ret)    #<generator object gen_generator at 0x02645648> <type 'generator'>
    ret = gen_value()
    print ret, type(ret)    # 1 <type 'int'>

从上面的代码可以看出,gen_generator函数返回的是一个generator实例,generator有以下特别:

  • 遵循迭代器(iterator)协议,迭代器协议需要实现__iter__、next接口
  • 能过多次进入、多次返回,能够暂停函数体中代码的执行

下面看一下测试代码:

>>> def gen_example():
...     print 'before any yield'
...     yield 'first yield'
...     print 'between yields'
...     yield 'second yield'
...     print 'no yield anymore'
... 
>>> gen = gen_example()
>>> gen.next()    # 第一次调用next
before any yield
'first yield'
>>> gen.next()    # 第二次调用next
between yields
'second yield'
>>> gen.next()    # 第三次调用next
no yield anymore
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteratio

调用gen example方法并没有输出任何内容,说明函数体的代码尚未开始执行。当调用generator的next方法,generator会执行到yield 表达式处,返回yield表达式的内容,然后暂停(挂起)在这个地方,所以第一次调用next打印第一句并返回“first yield”。 暂停意味着方法的局部变量,指针信息,运行环境都保存起来,直到下一次调用next方法恢复。第二次调用next之后就暂停在最后一个yield,再次调用next()方法,则会抛出StopIteration异常。

因为for语句能自动捕获StopIteration异常,所以generator(本质上是任何iterator)较为常用的方法是在循环中使用:

def generator_example():
    yield 1
    yield 2
 
if __name__ == '__main__':
    for e in generator_example():
        print e
        # output 1 2

generator function产生的generator与普通的function有什么区别呢?

(1)function每次都是从第一行开始运行,而generator从上一次yield开始的地方运行

(2)function调用一次返回一个(一组)值,而generator可以多次返回

(3)function可以被无数次重复调用,而一个generator实例在yield最后一个值 或者return之后就不能继续调用了

在函数中使用Yield,然后调用该函数是生成generator的一种方式。另一种常见的方式是使用generator expression,For example:

>>> gen = (x * x for x in xrange(5))
>>> print gen
<generator object <genexpr> at 0x02655710>

generator应用

generator基础应用

为什么使用generator呢,最重要的原因是可以按需生成并“返回”结果,而不是一次性产生所有的返回值,况且有时候根本就不知道“所有的返回值”。比如对于下面的代码:

RANGE_NUM = 100
    for i in [x*x for x in range(RANGE_NUM)]: # 第一种方法:对列表进行迭代
        # do sth for example
        print i
 
    for i in (x*x for x in range(RANGE_NUM)): # 第二种方法:对generator进行迭代
        # do sth for example
        print i

在上面的代码中,两个for语句输出是一样的,代码字面上看来也就是中括号与小括号的区别。但这点区别差异是很大的,第一种方法返回值是一个列表,第二个方法返回的是一个generator对象。随着RANGE_NUM的变大,第一种方法返回的列表也越大,占用的内存也越大;但是对于第二种方法没有任何区别。

我们再来看一个可以“返回”无穷多次的例子:

def fib():
    a, b = 1, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a+b

这个generator拥有生成无数多“返回值”的能力,使用者可以自己决定什么时候停止迭代。

generator高级应用

使用场景一:

Generator可用于产生数据流, generator并不立刻产生返回值,而是等到被需要的时候才会产生返回值,相当于一个主动拉取的过程(pull),比如现在有一个日志文件,每行产生一条记录,对于每一条记录,不同部门的人可能处理方式不同,但是我们可以提供一个公用的、按需生成的数据流。

def gen_data_from_file(file_name):
    for line in file(file_name):
        yield line
 
def gen_words(line):
    for word in (w for w in line.split() if w.strip()):
        yield word
 
def count_words(file_name):
    word_map = {}
    for line in gen_data_from_file(file_name):
        for word in gen_words(line):
            if word not in word_map:
                word_map[word] = 0
            word_map[word] += 1
    return word_map
 
def count_total_chars(file_name):
    total = 0
    for line in gen_data_from_file(file_name):
        total += len(line)
    return total
    
if __name__ == '__main__':
    print count_words('test.txt'), count_total_chars('test.txt')

上面的例子来自08年的PyCon一个讲座。gen_words gen_data_from_file是数据生产者,而count_words count_total_chars是数据的消费者。可以看到,数据只有在需要的时候去拉取的,而不是提前准备好。另外gen_words中 (w for w in line.split() if w.strip()) 也是产生了一个generator。

使用场景二:

一些编程场景中,一件事情可能需要执行一部分逻辑,然后等待一段时间、或者等待某个异步的结果、或者等待某个状态,然后继续执行另一部分逻辑。比如微服务架构中,服务A执行了一段逻辑之后,去服务B请求一些数据,然后在服务A上继续执行。或者在游戏编程中,一个技能分成分多段,先执行一部分动作(效果),然后等待一段时间,然后再继续。对于这种需要等待、而又不希望阻塞的情况,我们一般使用回调(callback)的方式。下面举一个简单的例子:

def do(a):
     print 'do', a
     CallBackMgr.callback(5, lambda a = a: post_do(a))
 
def post_do(a):
    print 'post_do', a

这里的CallBackMgr注册了一个5s后的时间,5s之后再调用lambda函数,可见一段逻辑被分裂到两个函数,而且还需要上下文的传递(如这里的参数a)。我们用yield来修改一下这个例子,yield返回值代表等待的时间。

@yield_dec
 def do(a):
     print 'do', a
     yield 5
     print 'post_do', a

这里需要实现一个YieldManager, 通过yield_dec这个decrator将do这个generator注册到YieldManager,并在5s后调用next方法。Yield版本实现了和回调一样的功能,但是看起来要清晰许多。下面给出一个简单的实现以供参考:

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
# import Timer
import types
import time
 
class YieldManager(object):
    def __init__(self, tick_delta = 0.01):
        self.generator_dict = {}
        # self._tick_timer = Timer.addRepeatTimer(tick_delta, lambda: self.tick())
 
    def tick(self):
        cur = time.time()
        for gene, t in self.generator_dict.items():
            if cur >= t:
                self._do_resume_genetator(gene,cur)
 
    def _do_resume_genetator(self,gene, cur ):
        try:
            self.on_generator_excute(gene, cur)
        except StopIteration,e:
            self.remove_generator(gene)
        except Exception, e:
            print 'unexcepet error', type(e)
            self.remove_generator(gene)
 
    def add_generator(self, gen, deadline):
        self.generator_dict[gen] = deadline
 
    def remove_generator(self, gene):
        del self.generator_dict[gene]
 
    def on_generator_excute(self, gen, cur_time = None):
        t = gen.next()
        cur_time = cur_time or time.time()
        self.add_generator(gen, t + cur_time)
 
g_yield_mgr = YieldManager()
 
def yield_dec(func):
    def _inner_func(*args, **kwargs):
        gen = func(*args, **kwargs)
        if type(gen) is types.GeneratorType:
            g_yield_mgr.on_generator_excute(gen)
 
        return gen
    return _inner_func
 
@yield_dec
def do(a):
    print 'do', a
    yield 2.5
    print 'post_do', a
    yield 3
    print 'post_do again', a
 
if __name__ == '__main__':
    do(1)
    for i in range(1, 10):
        print 'simulate a timer, %s seconds passed' % i
        time.sleep(1)
        g_yield_mgr.tick()

注意事项:

(1)Yield是不能嵌套的!

def visit(data):
    for elem in data:
        if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list):
            visit(elem) # here value retuened is generator
        else:
            yield elem
            
if __name__ == '__main__':
    for e in visit([1, 2, (3, 4), 5]):
        print e

上面的代码访问嵌套序列里面的每一个元素,我们期望的输出是1 2 3 4 5,而实际输出是1 2 5 。为什么呢,如注释所示,visit是一个generator function,所以第4行返回的是generator object,而代码也没这个generator实例迭代。那么改改代码,对这个临时的generator 进行迭代就行了。

def visit(data):
    for elem in data:
        if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list):
            for e in visit(elem):
                yield e
        else:
            yield elem

或者在python3.3中 可以使用yield from,这个语法是在pep380加入的:

def visit(data):
     for elem in data:
         if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list):
             yield from visit(elem)
         else:
             yield elem

(2)generator function中使用return

在python doc中,明确提到是可以使用return的,当generator执行到这里的时候抛出StopIteration异常。

def gen_with_return(range_num):
    if range_num < 0:
        return
    else:
        for i in xrange(range_num):
            yield i
 
if __name__ == '__main__':
    print list(gen_with_return(-1))
    print list(gen_with_return(1))

但是,generator function中的return是不能带任何返回值的。

def gen_with_return(range_num):
     if range_num < 0:
         return 0
     else:
         for i in xrange(range_num):
             yield i

上面的代码会报错:SyntaxError: ‘return’ with argument inside generator

参考

  • http://www.dabeaz.com/generators-uk/
  • https://www.python.org/dev/peps/pep-0380/
  • http://stackoverflow.com/questions/231767/what-does-the-yield-keyword-do
  • http://stackoverflow.com/questions/15809296/python-syntaxerror-return-with-argument-inside-generator

原文链接:http://www.cnblogs.com/xybaby/p/6322376.html