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Python yield 使用浅析
您可能听说过，带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），何谓 generator ？
我们先抛开 generator，以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。
如何生成斐波那契數列
斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题，许多初学者都可以轻易写出如下函数：
清单 1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数
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deffab(max): n, a, b=0,0,1 whilen <max: printb a, b=b, a+b n=n+1 |
执行 fab(5)，我们可以得到如下输出：
>>> fab(5)
结果没有问题，但有经验的开发者会指出，直接在 fab 函数中用 print 打印数字会导致该函数可复用性较差，因为 fab 函数返回 None，其他函数无法获得该函数生成的数列。
要提高 fab 函数的可复用性，最好不要直接打印出数列，而是返回一个 List。以下是 fab 函数改写后的第二个版本：
清单 2. 输出斐波那契數列前 N 个数第二版
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deffab(max): n, a, b=0,0,1 L=[] whilen <max: L.append(b) a, b=b, a+b n=n+1 returnL |
可以使用如下方式打印出 fab 函数返回的 List：
>>> forn infab(5):
... printn
...
改写后的 fab 函数通过返回 List 能满足复用性的要求，但是更有经验的开发者会指出，该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大，如果要控制内存占用，最好不要用 List
来保存中间结果，而是通过 iterable 对象来迭代。例如，在 Python2.x 中，代码：
清单 3. 通过 iterable 对象来迭代
fori inrange(1000): pass
会导致生成一个 1000 个元素的 List，而代码：
fori inxrange(1000): pass
则不会生成一个 1000 个元素的 List，而是在每次迭代中返回下一个数值，内存空间占用很小。因为 xrange 不返回 List，而是返回一个 iterable 对象。
利用 iterable 我们可以把 fab 函数改写为一个支持 iterable 的 class，以下是第三个版本的 Fab：
清单 4. 第三个版本
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classFab(object): def__init__(self,max): self.max=max self.n,self.a,self.b=0,0,1 def__iter__(self): returnself defnext(self): ifself.n <self.max: r=self.b self.a,self.b=self.b,self.a+self.b self.n=self.n+1 returnr raiseStopIteration() |
