yield和python(如何生成斐波那契數列)
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
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
执行 fab(5),我们可以得到如下输出:
>>> fab(5)
1
1
2
3
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
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
L = []
while n < max:
L.append(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return L
可以使用如下方式打印出 fab 函数返回的 List:
>>> for n in fab(5):
... print n
...
1
1
2
3
5
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
for i in range(1000): pass
会导致生成一个 1000 个元素的 List,而代码:
for i in xrange(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
class Fab(object): def __init__(self, max):
self.max = max
self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 def __iter__(self):
return self def next(self):
if self.n < self.max:
r = self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.n = self.n + 1
return r
raise StopIteration()
Fab 类通过 next() 不断返回数列的下一个数,内存占用始终为常数:
>>> for n in Fab(5):
... print n
...
1
1
2
3
5
然而,使用 class 改写的这个版本,代码远远没有第一版的 fab 函数来得简洁。如果我们想要保持第一版 fab 函数的简洁性,同时又要获得 iterable 的效果,yield 就派上用场了:
清单 5. 使用 yield 的第四版
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
# print b
a, b = b, a + b
n = n + 1 '''
第四个版本的 fab 和第一版相比,仅仅把 print b 改为了 yield b,就在保持简洁性的同时获得了 iterable 的效果。
调用第四版的 fab 和第二版的 fab 完全一致:
>>> for n in fab(5):
... print n
...
1
1
2
3
5
简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。
也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:
清单 6. 执行流程
>>> f = fab(5)
>>> f.next()
1
>>> f.next()
1
>>> f.next()
2
>>> f.next()
3
>>> f.next()
5
>>> f.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
当函数执行结束时,generator 自动抛出 StopIteration 异常,表示迭代完成。在 for 循环里,无需处理 StopIteration 异常,循环会正常结束。
我们可以得出以下结论:
一 个带有 yield 的函数就是一个 generator,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用 next()(在 for 循环中会自动调用 next())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个 yield 语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
yield 的好处是显而易见的,把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力,比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值,不仅代码简洁,而且执行流程异常清晰。
如何判断一个函数是否是一个特殊的 generator 函数?可以利用 isgeneratorfunction 判断:
清单 7. 使用 isgeneratorfunction 判断
>>> from inspect import isgeneratorfunction
>>> isgeneratorfunction(fab)
True
要注意区分 fab 和 fab(5),fab 是一个 generator function,而 fab(5) 是调用 fab 返回的一个 generator,好比类的定义和类的实例的区别:
清单 8. 类的定义和类的实例
>>> import types
>>> isinstance(fab, types.GeneratorType)
False
>>> isinstance(fab(5), types.GeneratorType)
True
fab 是无法迭代的,而 fab(5) 是可迭代的:
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance(fab, Iterable)
False
>>> isinstance(fab(5), Iterable)
True
每次调用 fab 函数都会生成一个新的 generator 实例,各实例互不影响:
>>> f1 = fab(3)
>>> f2 = fab(5)
>>> print 'f1:', f1.next()
f1: 1
>>> print 'f2:', f2.next()
f2: 1
>>> print 'f1:', f1.next()
f1: 1
>>> print 'f2:', f2.next()
f2: 1
>>> print 'f1:', f1.next()
f1: 2
>>> print 'f2:', f2.next()
f2: 2
>>> print 'f2:', f2.next()
f2: 3
>>> print 'f2:', f2.next()
f2: 5
return 的作用
在一个 generator function 中,如果没有 return,则默认执行至函数完毕,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
另一个例子
另一个 yield 的例子来源于文件读取。如果直接对文件对象调用 read() 方法,会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield,我们不再需要编写读文件的迭代类,就可以轻松实现文件读取:
清单 9. 另一个 yield 的例子
def read_file(fpath):
BLOCK_SIZE = 1024
with open(fpath, 'rb') as f:
while True:
block = f.read(BLOCK_SIZE)
if block:
yield block
else:
return
以上仅仅简单介绍了 yield 的基本概念和用法,yield 在 Python 3 中还有更强大的用法,我们会在后续文章中讨论。
注:本文的代码均在 Python 2.7 中调试通过
yield和python(如何生成斐波那契數列)的更多相关文章
- 【Java算法學習】斐波那契數列問題-兔子產子經典問題
/** * 用遞推算法求解斐波那契數列:Fn = Fn-2 +Fn-1; */ import java.util.*; public class Fibonacci { public static v ...
- yield和生成器, 通过斐波那契数列学习(2.5)
实现斐波那契数列的集中方法 返回一个数 def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print(b) a, b = b, a+b n += 1 ...
- 如何使用Python输出一个[斐波那契数列]
如何使用Python输出一个[斐波那契数列]Fibonacci 斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列.因数学家列昂纳多·斐波那契(Leonardoda Fibonac ...
- Python与Go斐波那契数列
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 斐波那契数列 def fibonacci_sequence(num): aa = 0 b = 1 li ...
- python练习:斐波那契数列的递归实现
python练习:斐波那契数列的递归实现 重难点:递归的是实现 def fib(n): if n==0 or n==1: return 1 else: return fib(n-1)+fib(n-2) ...
- python-Day4-迭代器-yield异步处理--装饰器--斐波那契--递归--二分算法--二维数组旋转90度--正则表达式
本节大纲 迭代器&生成器 装饰器 基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - ...
- Python生成器实现斐波那契数列
比如,斐波那契数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34.... 用列表生成式写不出来,但是我们可以用函数把它打印出来: def fib(number): n, a, b = 0, 0, 1 wh ...
- 用Python来实现斐波那契数列.
1).递归 def fib_recur(n): assert n >= 0, "n > 0" if n <= 1: return n return fib_rec ...
- python迭代器实现斐波拉契求值
斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列,也称为"兔子数列":F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n≥2,n∈N*).例 ...
随机推荐
- 如何获取Flickr图片链接地址作为外链图片
Flickr,雅虎旗下图片分享网站.为一家提供免费及付费数位照片储存.分享方案之线上服务,也提供网络社群服务的平台.其重要特点就是基于社会网络的人际关系的拓展与内容的组织.这个网站的功能之强大,已超出 ...
- opencv7-ml之svm
因为<opencv_tutorial>这部分只有两个例子,就先暂时介绍两个例子好了,在refman中ml板块有:统计模型.普通的贝叶斯分类器.KNN.SVM.决策树.boosting.随机 ...
- 一个看似很简单的SQL却难倒了很多人
一个选课表,有学生id,课程id,老师id,要求选出同时选了语文和数学的学生 USE [tempschool] GO /****** 对象: Table [dbo].[SelectC] 脚本日期: 0 ...
- Scala入门之函数
/** * 函数可以被简单的被认为是包裹了一条或者几条语句的代码体,该代码体接收若干参数,经过代码体处理后返回结果,形如数学中的f(x) = x + 1 * 在Scala中函数式一等公民,可以向变量一 ...
- SQLite常用点滴总结(转)
expressionexpr ::= expr binary-op expr |expr [NOT] like-op expr [ESCAPE expr] |unary-op expr |( ...
- js的offsetWidth,offsetHeight,offsetLeft,offsetTop
js的offsetWidth,offsetHeight,offsetLeft,offsetTop
- VS代码管理插件AnkhSvn
下载AnKHSvn软件,启动VS,源代码管理工具选择AnKHSvn 在视图-〉其它窗口-〉Pending Change->提交变化的更改
- java发送邮件
1.需要用到javax.mail怎么下载呢?百度javax.mail就会看见http://www.oracle.com/technetwork/java/index-138643.html实际上这个项 ...
- 献给那些每次调试时都要启动很多WEB项目的苦逼程序猿
当一个解决方案包含多个WEB项目的时候,只要按F5调试,其它用不着的WEB项目也会自动添加到托盘里.很多新手都不知道如何解决这个问题,我也是刚知道. 在网上找了很多资料看到有2种解决方法: 1.把WE ...
- viewSub惰性装载器
在需要的时候才解析,不耗费资源 <ViewStub android:id="@+id/stub" android:layout_width="wrap_conten ...