为了理解什么是yield,你必须理解什么是生成器。
在理解生成器之前，让我们先走近迭代。
当你建立了一个列表，你可以逐项地读取这个列表，这叫做一个可迭代对象。
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| mylist = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in mylist:
print(i)
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所有你可以使用for…in…语法的叫做一个迭代器，列表，字符串，文件等等，你经常使用它们是因为你可以如你所愿的读取其中的元素，但是你把所有的值都存储到了内存中，如果你有大量数据的话这个方式并不是你想要的。
生成器是可以迭代的，但是你只可以读取它一次，因为它并不把所有的值放在内存中，它是实时地生成数据。
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| mygenerator = (x * x for x in range(5))
for i in mygenerator:
print(i)
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你不可以再次迭代生成器
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| try:
next(mygenerator)
except StopIteration:
print("停止迭代")
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yield 是一个类似 return 的关键字，只是这个函数返回的是个生成器。
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| def create_generator():
for i in range(5):
yield i * i
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如果函数内部使用 return，则返回 0。
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| mygenerator = create_generator()
for i in mygenerator:
print(i)
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斐波拉契数列
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| def fib():
x, y = 0, 1
while True:
x, y = y, x + y
yield x
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获取斐波拉契数列前10个
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| import itertools
list(itertools.islice(fib(), 10))
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杨辉三角
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| def triangle():
a = [1]
while True:
yield a
a = [sum(i) for i in zip([0] + a, a + [0])]
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输出前10行杨辉三角
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| import pprint
list(itertools.islice(triangle(), 10))
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控制迭代器的穷尽
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| class Bank():
crisis = False
def create_atm(self):
while not self.crisis:
yield "$100"
bank = Bank()
corner_street_atm = bank.create_atm()
print([next(corner_street_atm) for _ in range(5)])
bank.crisis = True
try:
print(next(corner_street_atm))
except StopIteration:
print("corner_street_atm: no more money!")
try:
wall_street_atm = bank.create_atm()
print(next(wall_street_atm))
except StopIteration:
print("wall_street_atm: no more money!")
bank.crisis = False
try:
print(next(corner_street_atm))
except StopIteration:
print("crisis is %s, and still no more money!" % bank.crisis)
brand_new_atm = bank.create_atm()
print([next(brand_new_atm) for _ in range(5)])
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itertools 模块包含了许多特殊的迭代方法
比赛中4匹马可能到达终点的先后顺序的可能情况
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| import pprint
horses = [1, 2, 3, 4]
races = itertools.permutations(horses)
print(races)
pprint.pprint(list(races))
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一个实现了 __iter__ 方法的对象是可迭代的，一个实现了 __next__ 方法的对象是迭代器。
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| class Fibs():
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 1
def __next__(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return self.a
def __iter__(self):
return self
fibs = Fibs()
print([next(fibs) for _ in range(10)])
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