#註： generator的next()方法在python 2中為next()，但在python 3中為__next__() 【next的前後各是兩個底線】
把一個函數變成一個generator，帶有yield的函數不再是一個普通函數。即：一個帶有yield 的函數就是一個generator，它和普通函數不同，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()）才開始執行。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，並傳回一個迭代值，下次執行時從 yield 的下一個語句繼續執行。看起來好像一個函數在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會透過 yield 傳回目前的迭代值。
yield 的好處是顯而易見的，把一個函數改寫為一個generator 就獲得了迭代能力，比起用類別的實例保存狀態來計算下一個next() 的值，不僅程式碼簡潔，而且執行流程異常清晰。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-def fab(max):
n , a, b = 0, 0 , 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1if __name__ == '__main__':
fab(6) # 1 1 2 3 5 8#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-def fab(max):
n , a, b = 0, 0 , 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1if __name__ == '__main__':
for n in fab(6): # 1 1 2 3 5 8
print(n)#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-from inspect import isgeneratorfunction
def fab(max):
n , a, b = 0, 0 , 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1if __name__ == '__main__':
f1 = fab(3)
# True fab是一个generator function
print(isgeneratorfunction(fab))
# False fab(3)不是一个generator function
# 而fab(3)是调用fab返回的一个generator print(isgeneratorfunction(fab(3)))#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-def read_file(fpath):
BLOCK_SIZE = 100
with open(fpath, "rb") as f:
while True:
block = f.read(BLOCK_SIZE)
if block:
yield block else:
returnif __name__ == '__main__':
fpath = "/home/exercise-python3.7.1/vote/mysite/mysite/polls/test.txt"
read_gen = read_file(fpath)
print(read_gen.__next__())
print(read_gen.__next__())
print(read_gen.__next__())
print(read_gen.__next__())
# for循环会自动调用generatr的__next__()方法，故输出效果同如上的4个print 【内容较短，4个print就将test.txt中的内容输出完了】 for data in read_gen:
print(data)#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-if __name__ == '__main__':
astr = "ABC"
alist = [1, 2, 3]
adict = {"name": "wangbm", "age": 18}
# generate
agen = (i for i in range(4, 8))
def gen(*args, **kw):
for item in args:
for i in item:
yield i
new_list = gen(astr, alist, adict, agen)
print(list(new_list))
# ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-if __name__ == '__main__':
astr = "ABC"
alist = [1, 2, 3]
adict = {"name": "wangbm", "age": 18}
# generate
agen = (i for i in range(4, 8))
def gen(*args, **kw):
for item in args:
yield from item
new_list = gen(astr, alist, adict, agen)
print(list(new_list))
# ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]結論：
由上面兩種方式對比，可以看出，yield from後面加上可迭代對象，他可以把可迭代對象裡的每個元素一個一個的yield出來，對比yield來說程式碼更簡潔，結構更清晰。
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以上是python yield和yield from用法總結詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
