Python yield 生成器

圣凤凌霜

yield：生成器

任何使用yield的函数都称之为生成器，如：

def count(n):
while n > 0:
yield n   #生成值：n
n -= 1
 
另外一种说法：生成器就是一个返回迭代器的函数，与普通函数的区别是生成器包含yield语句，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
使用yield，可以让函数生成一个序列，该函数返回的对象类型是"generator"，通过该对象连续调用next()方法返回序列值。

c = count(5)
c.next()
>>> 5
c.next()
>>>4
 
生成器函数只有在调用next()方法的时候才开始执行函数里面的语句，比如：

def count(n):
print "cunting"
while n > 0:
yield n   #生成值：n
n -= 1
 
在调用count函数时：c=count(5)，并不会打印"counting"只有等到调用c.next()时才真正执行里面的语句。每次调用next()方法时，count函数会运行到语句yield n处为止，next()的返回值就是生成值n，再次调用next()方法时，函数继续执行yield之后的语句（熟悉Java的朋友肯定知道Thread.yield()方法，作用是暂停当前线程的运行，让其他线程执行），如：

def count(n):
print "cunting"
while n > 0:
print 'before yield'
yield n   #生成值：n
n -= 1
print 'after yield'
 
上述代码在第一次调用next方法时，并不会打印"after yield"。如果一直调用next方法，当执行到没有可迭代的值后，程序就会报错：

Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration

所以一般不会手动的调用next方法，而使用for循环：

for i in count(5):
print i,
 
实例： 用yield生成器模拟Linux中命令：tail -f | grep python 用于查找监控日志文件中出现有python字样的行。

import time
def tail(f):
f.seek(0,2)#移动到文件EOF，参考：[seek](http://docs.python.org/2/library/stdtypes.html?highlight=file#file.seek)
while True:
line = f.readline()  #读取文件中新的文本行
if not line:
time.sleep(0.1)
continue
yield line
def grep(lines,searchtext):
for line in lines:
if searchtext in line:
yield line
 
调用：

flog = tail(open('warn.log'))
pylines = grep(flog,'python')
for line in pylines:
print line,
 
用yield实现斐波那契数列：

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

for num in fibonacci():
if num > 100:
break
print num,
 
yield中return的作用：
作为生成器，因为每次迭代就会返回一个值，所以不能显示的在生成器函数中return 某个值，包括None值也不行，否则会抛出“SyntaxError”的异常，但是在函数中可以出现单独的return，表示结束该语句。
通过固定长度的缓冲区不断读文件，防止一次性读取出现内存溢出的例子：

def read_file(path):
size = 1024
with open(path,'r') as f:
while True:
block = f.read(SIZE)
if block:
yield block
else:
return
 
如果是在函数中return 具体某个值，就直接抛异常了

>>> def test_return():
...      yield 4
...      return 0
...
File "<stdin>", line 3
SyntaxError: 'return' with argument inside generator
 
与yield有关的一个很重要的概念叫**协程**，下次好好研究研究。
参考：
http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/07/14/2106863.html
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/
《Python 参考手册》