我开始学习Python,我遇到过生成器函数,其中有yield语句。我想知道这些函数最擅长解决什么类型的问题。


当前回答

请参阅PEP 255中的“动机”部分。

生成器的一个不太明显的用途是创建可中断函数,它允许您在不使用线程的情况下“同时”执行更新UI或运行多个作业(实际上是交错的)。

其他回答

由于没有提到生成器的send方法,这里有一个例子:

def test():
    for i in xrange(5):
        val = yield
        print(val)

t = test()

# Proceed to 'yield' statement
next(t)

# Send value to yield
t.send(1)
t.send('2')
t.send([3])

它展示了向运行中的生成器发送值的可能性。下面视频中关于生成器的更高级课程(包括解释的yield,并行处理的生成器,逃避递归限制等)

David Beazley在PyCon 2014上谈发电机

请参阅PEP 255中的“动机”部分。

生成器的一个不太明显的用途是创建可中断函数,它允许您在不使用线程的情况下“同时”执行更新UI或运行多个作业(实际上是交错的)。

使用生成器的原因之一是为了使某些解决方案的解决方案更清晰。

另一种方法是一次处理一个结果,避免建立庞大的结果列表,否则无论如何都要分开处理。

如果你有这样一个fibonacci- to-n函数:

# function version
def fibon(n):
    a = b = 1
    result = []
    for i in xrange(n):
        result.append(a)
        a, b = b, a + b
    return result

你可以更容易地写出这样的函数:

# generator version
def fibon(n):
    a = b = 1
    for i in xrange(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

函数更清晰。如果你这样使用这个函数:

for x in fibon(1000000):
    print x,

在本例中,如果使用生成器版本,则根本不会创建整个1000000项列表,每次只创建一个值。在使用列表版本时,情况并非如此,在列表版本中,将首先创建列表。

简单的解释是: 考虑for语句

for item in iterable:
   do_stuff()

很多时候,iterable中的所有项都不需要从一开始就存在,但可以在需要时动态生成。这在两种情况下都更有效

空间(您永远不需要同时存储所有项目)和 时间(迭代可能在需要所有项目之前完成)。

其他时候,你甚至不知道所有的项目提前。例如:

for command in user_input():
   do_stuff_with(command)

你没有办法预先知道所有用户的命令,但如果你有一个生成器给你命令,你可以使用这样一个很好的循环:

def user_input():
    while True:
        wait_for_command()
        cmd = get_command()
        yield cmd

使用生成器,您还可以对无限序列进行迭代,这在迭代容器时当然是不可能的。

缓冲。当以大块获取数据是有效的,但以小块处理数据时,生成器可能会有所帮助:

def bufferedFetch():
  while True:
     buffer = getBigChunkOfData()
     # insert some code to break on 'end of data'
     for i in buffer:    
          yield i

上面的方法可以让您轻松地将缓冲与处理分开。消费者函数现在可以一个一个地获取值,而不用担心缓冲。