Python Yield Generator详解

一些编程场景中，一件工作可能须要履行一部分逻辑，然后等待一段时光、或者等待某个异步的结不雅、或者等待某个状况，然后持续履行另一部分逻辑。比如微办事架构中，办事A履行了一段逻辑之后，去办事B请求一些数据，然后在办事A上持续履行。或者在游戏编程中，一个技能分成分多段，先履行一部分动作(效不雅)，然后等待一段时光，然后再持续。对于这种须要等待、而又不欲望壅塞的情况，我们一般应用回调(callback)的方法。下面举一个简单的例子：

本文将由浅入深具体介绍yield以及generator，包含以下内容：什么generator，生成generator的办法，generator的特点，generator基本及高等应用处景，generator应用中的留意事项。本文不包含enhanced generator即pep342相干内容。

generator基本

generator高等应用

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。这根通俗的函数调用有所差别，For example：

def gen_generator(): 
 
    yield 1 
 
  
 
def 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'>

大年夜膳绫擎的代码可以看出，gen_generator函数返回的是一个generator实例，generator有以下特别：

遵守迭代器(iterator)协定，迭代器协定须要实现__iter__、next接口
能过多次进入、多次返回，可以或许暂停函数体中代码的履行

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 	
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