正文

　　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，这部分内容在之后的博文介绍。

generator基础

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　　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 1def 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：　

1 def generator_example():2     yield 13     yield 24 5 if __name__ == ‘__main__‘:6     for e in generator_example():7         print e8         # 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

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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　　

1     RANGE_NUM = 1002     for i in [x*x for x in range(RANGE_NUM)]: # 第一种方法：对列表进行迭代3         # do sth for example4         print i5 6     for i in (x*x for x in range(RANGE_NUM)): # 第二种方法：对generator进行迭代7         # do sth for example8         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。

 1 def gen_data_from_file(file_name): 2     for line in file(file_name): 3         yield line 4  5 def gen_words(line): 6     for word in (w for w in line.split() if w.strip()): 7         yield word 8  9 def count_words(file_name):10     word_map = {}11     for line in gen_data_from_file(file_name):12         for word in gen_words(line):13             if word not in word_map:14                 word_map[word] = 015             word_map[word] += 116     return word_map17 18 def count_total_chars(file_name):19     total = 020     for line in gen_data_from_file(file_name):21         total += len(line)22     return total23     24 if __name__ == ‘__main__‘:25     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：

1 def do(a):2     print ‘do‘, a3     CallBackMgr.callback(5, lambda a = a: post_do(a))4 5 def post_do(a):6     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。

1 @yield_dec2 def do(a):3     print ‘do‘, a4     yield 55     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 Timerimport typesimport timeclass 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_decdef do(a):    print ‘do‘, a    yield 2.5    print ‘post_do‘, a    yield 3    print ‘post_do again‘, aif __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：

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（1）Yield是不能嵌套的！

 1 def visit(data): 2     for elem in data: 3         if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list): 4             visit(elem) # here value retuened is generator 5         else: 6             yield elem 7              8 if __name__ == ‘__main__‘: 9     for e in visit([1, 2, (3, 4), 5]):10         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

1 def visit(data):2     for elem in data:3         if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list):4             yield from visit(elem)5         else:6             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。

 1 def gen_with_return(range_num): 2     if range_num < 0: 3         return 4     else: 5         for i in xrange(range_num): 6             yield i 7  8 if __name__ == ‘__main__‘: 9     print list(gen_with_return(-1))10     print list(gen_with_return(1))

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

1 def gen_with_return(range_num):2     if range_num < 0:3         return 04     else:5         for i in xrange(range_num):6             yield i

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

python yield generator 详解