Python Generators(生成器)——yield關鍵字

原文：http://blog.csdn.net/scelong/article/details/6969276

生成器是這樣一個函數，它記住上一次返回時在函數體中的位置。對生成器函數的第二次（或第 n 次）調用跳轉至該函數中間，而上次調用的所有局部變量都保持不變。

生成器不僅“記住”了它數據狀態；生成器還“記住”了它在流控制構造（在命令式編程中，這種構造不只是數據值）中的位置。

生成器的特點：

     生成器是一個函數，而且函數的參數都會保留。

     迭代到下一次的調用時，所使用的參數都是第一次所保留下的，即是說，在整個所有函數調用的參數都是第一次所調用時保留的，而不是新創建的

在python中，yield就是這樣的一個生成器。

yield 生成器的運行機制：

當你問生成器要一個數時，生成器會執行，直至出現 yield 語句，生成器把 

     yield 的參數給你，之後生成器就不會往下繼續運行。 當你問他要下一個數時，他會從上次的狀態。開始運行，直至出現yield語句，把參數給你，之後停下。如此反覆直至退出函數。（以上關於yield的描述，在後面列舉一個簡單的例子來解釋這段話）

yield的使用：

在python中，當你定義一個函數，使用了yield關鍵字時，這個函數就是一個生成器，它的執行會和其他普通的函數有很多不同，函數返回的是一個對象，而不是你平常所用return語句那樣，能得到結果值。如果想取得值，那得調用next()函數，如：

c = h() #h()包含了yield關鍵字
#返回值
c.next()

每當調用一次迭代器的next函數，生成器函數運行到yield之處，返回yield後面的值且在這個地方暫停，所有的狀態都會被保持住，直到下次next函數被調用，或者碰到異常循環退出。

下面，來看看以下的例子代碼吧，是用來說明yield運行機制的。

def fib(max):
    a, b = 1, 1
    while a < max:
        yield a #generators return an iterator that returns a stream of values.
        a, b = b, a+b

程序運行：

for n in fib(15):
    print n

從前面的運行機制描述中，可以獲知，程序運行到yield這行時，就不會繼續往下執行。而是返回一個包含當前函數所有參數的狀態的iterator對象。目的就是爲了第二次被調用時，能夠訪問到函數所有的參數值都是第一次訪問時的值，而不是重新賦值。

程序第一次調用時：

def fib(max):
    a, b = 1, 1
    while a < max:
        yield a #這時a,b值分別爲1,1，當然，程序也在執行到這時，返回
        a, b = b, a+b

程序第二次調用時：

從前面可知，第一次調用時，a,b=1,1，那麼，我們第二次調用時（其實就是調用第一次返回的iterator對象的next()方法），程序跳到yield語句處，

執行a,b = b, a+b語句，此時值變爲：a,b = 1, (1+1) => a,b = 1, 2

程序繼續while循環，當然，再一次碰到了yield a 語句，也是像第一次那樣，保存函數所有參數的狀態，返回一個包含這些參數狀態的iterator對象。

等待第三次的調用....

def fib(max):
    a, b = 1, 1
    while a < max:
        yield a
        a, b = b, a+b

通過上面的分析，可以一次類推的展示了yield的詳細運行過程了！

通過使用生成器的語法，可以免去寫迭代器類的繁瑣代碼，如，上面的例子使用迭代類來實現，代碼如下：

class Fib:
    def __init__(self, max):
        self.max = max
    def __iter__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1
        return self
    def next(self):
        fib = self.a
        if fib > self.max:
            raise StopIteration
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return fib

yield其他例子展示：排列，組合

#生成全排列    

def perm(items, n = None):
    if n is None:
        n = len(items)
    for i in range(len(items)):
        v = items[i:i+1]
        if n==1:
            yield v
        else:
            rest = items[:i] + items[i+1:]
            for p in perm(rest, n-1):
                yield v + p
def comb(items, n = None):
    if n is None:
        n = len(items)
    else:
        for i in range(len(items)):
            v = items[i:i+1]
            if 1 == n:
                yield v
            else:
                rest = items[i+1:]
                for c in comb(rest, n-1):
                    yield v + c