python进阶02yield

yield关键字之前见过,也能读懂,但开发时也不大敢使用,感觉理解还是不够充分。刚好项目代码中有涉及,顺便再学习学习。
在理解yield之前,

可迭代,迭代器,生成器

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可迭代对象,是其内部实现了,__iter__ 这个魔术方法。  
=>对比可迭代对象,迭代器其实就只是多了一个函数而已。就是__next__(),我们可以不再使用for循环来间断获取元素值。而可以直接使用next()方法来实现。
==>生成器,则是在迭代器的基础上(可以用for循环,可以使用next()),再实现了yield。

可以看出三者存在明显递进关系,越往后要求越苛刻,需实现方法也越多.(如果分不清,查阅本文参考文献第一篇)

猜测代码结果

看如下代码

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## 第一段代码
items=[i for i in range(10)]
tmp=func(m)#func是一函数
print(func02(tmp))# func02是另一个函数
print(func02(tmp))

## 第二段代码
items=[i for i in range(10)]
tmp=func(m)#func是一函数
print(func02(func(m)))# func02是另一个函数
print(func02(func(m)))

请问这二者输出相同么?如果不考虑前文的铺垫,孤零零放出这么一段代码,可能9成都会不假思索的说相同。因为第二段代码,其实就是把一个变量多定义几遍而已。
由于tmp=func(m),所以func02(tmp)等价于func02(func(m)),再结合软件开发中的业务逻辑确定性原则(同输入同输出),所以这两段代码输出必然相同。如果稍稍思考下就能发现,其实这个说法是有问题的,如果func02就是next()函数呢?显然输出会不同。
长久的编程习惯会让我们忽略一些东西,yield就属于忽略点,其内部等价于内置了”状态机”的概念。

如果对上面代码持有异议,可运行如下代码

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def flatten(items, ignore_types=(str, bytes)):
for x in items:
if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types):
yield from flatten(x)
else:
yield x
以下不同
tmp=flatten(items)
print(next(flatten(items)))
print(next(flatten(items)))
print(next(flatten(items)))
print(next(flatten(items)))

tmp=flatten(items)
print(next(tmp))
print(next(tmp))
print(next(tmp))
print(next(tmp))

yield简单介绍

yield 是什么东西呢,它相当于我们函数里的return。在每次next(),或者for遍历的时候,都会yield这里将新的值返回回去,并在这里阻塞,等待下一次的调用。记住要点,yield相关的2个动作和2个状态,return-自我阻塞-(别人)xx动作-唤醒(自己),完整就是,return之后,自动,自我阻塞,然后,等待xx的动作,唤醒自己。这个要记牢,否则后面容易懵。
如何创建一个生成器,主要有如下两种方法

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# 01,使用列表生成式,注意不是[],而是()
L = (x * x for x in range(10))
print(isinstance(L, Generator)) # True

# 02,实现了yield的函数
def mygen(n):
now = 0
while now < n:
yield now
now += 1

if __name__ == '__main__':
gen = mygen(10)
print(isinstance(gen, Generator)) # True

如何运行/激活生成器

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使用next()
使用generator.send(None)

这就是yield基础知识.

yield个人理解01,缓冲型(延迟型)list

就是把yield的函数看做普通list列表,不过是他什么时候用到什么时候计算,不关心他怎么实现的(或者什么时候真正执行的)。
这么理解,基本上大部分yield函数,看懂是没问题的,但是写呢?依然难以下手,因为不清楚每一行代码是如何运行的。 我之前就是这么理解的,阅读足够,开发不足。

yield个人理解02,多return时序函数

首先以下定义结构

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yield x=>等价于=>return x,receive y

举例:执行到yield时
连线1,返回。先return index,然后自我阻塞,
连线2,等待填充。y哪里其实是个空位,意味这等待外部向这里填充数据(如何填充?前面介绍的next or send).
连线3,填充后继续。填充数据之后,传递给yield index,中yield开始的位置,此处为=的右侧,所以receive后会赋值给jump

所以说yield的执行其实是”时序”型的,一个“时钟”就是一个next(or send),每走一步,return之后,等待,等别人通过next(or send),叫醒自己继续走.
从时间角度看,yield函数其实有”一系列不同时间的返回值”。
所以其非常适合”需要捕捉中间结果的迭代计算”

yield实例和分析

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def jumping_range(N):
index = 0
while index < N:
# 通过send()发送的信息将赋值给jump
jump = yield index
if jump is None:
jump = 1
index += jump

if __name__ == '__main__':
itr = jumping_range(5)
print(next(itr))
print(itr.send(2))
print(next(itr))
print(itr.send(-1))

输出:
0
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分析:
如下图,粗黑线部分就是程序代码执行流,可见index=0这部分代码其实只执行了一次,后续每次next后程序起点都是Jump=xx
这种角度看,yield非常类似我们debug程序时加入的断点,断点处return 当前取值,然后set 新的取值.

yield continue和break

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def get_detection_result():
tmpi = 0
ret = True
while ret:
if tmpi % 4 == 0:
tmpi += 1
yield #continue
elif tmpi % 4 == 1:
tmpi += 1
ret = False
yield #break ,will raise exception
elif tmpi % 4 == 2:
tmpi += 1
m = yield tmpi
print(m) # common multi return
else:
print('xxxxxxx') # dead loop
f = get_detection_result()
print(next(f))
print(f.send(101))
print(f.send(102))

胞兄yield from

简单的理解

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# 字符串
astr='ABC'
# 列表
alist=[1,2,3]
# 字典
adict={"name":"wangbm","age":18}
# 生成器
agen=(i for i in range(4,8))

def gen(*args, **kw):
for item in args:
# yield 方法
for i in item:
yield i
# yield from方法
#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]

可以简单理解为

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yield from item
等价于
for i in item:
yield i

委托生成器的作用是:在调用方与子生成器之间建立一个双向通道。
所谓的双向通道是什么意思呢?
调用方可以通过send()直接发送消息给子生成器,而子生成器yield的值,也是直接返回给调用方。

参考文献

Python并发编程之从生成器使用入门协程(七)
Python并发编程之深入理解yield from语法(八)
Python yield from 用法详解

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