详解Python3中yield生成器的用法
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2020-12-25
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详解详解Python3中中yield生成器的用法生成器的用法
任何使用yield的函数都称之为生成器，如：
def count(n):
while n > 0:
yield n #生成值：n
n -= 1
另外一种说法：生成器就是一个返回迭代器的函数，与普通函数的区别是生成器包含yield语句，更简单点理解生成器就是一
个迭代器。
使用yield，可以让函数生成一个序列，该函数返回的对象类型是”generator”，通过该对象连续调用next()方法返回序列值。
c = count(5)
c.__next__() #python 3.4.3要使用c.__next__()不能使用c.next()
>>> 5
c.__next__()
>>>4
生成器函数只有在调用__next()__方法的时候才开始执行函数里面的语句，比如：
def count(n):
print ( "cunting" )
while n > 0:
yield n #生成值：n
n -= 1
在调用count函数时：c=count(5)，并不会打印”counting”只有等到调用c.__next__()时才真正执行里面的语句。每次调用
__next__()方法时，count函数会运行到语句yield n处为止，__next__()的返回值就是生成值n，再次调用__next__()方法时，
函数继续执行yield之后的语句（熟悉Java的朋友肯定知道Thread.yield()方法，作用是暂停当前线程的运行，让其他线程执
行），如：
def count(n):
print ("cunting" )
while n > 0:
print ('before yield')
yield n #生成值：n
n -= 1
print ('after yield' )
上述代码在第一次调用__next__方法时，并不会打印”after yield”。如果一直调用__next__方法，当执行到没有可迭代的值
后，程序就会报错：
Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in StopIteration
所以一般不会手动的调用__next__方法，而使用for循环：
for i in count(5):
print (i),
实例： 用yield生成器模拟Linux中命令：tail -f file | grep python 用于查找监控日志文件中出现有python字样的行。
import time
def tail(f):
f.seek(0,2)#移动到文件EOF
while True:
line = f.readline() #读取文件中新的文本行
if not line:
time.sleep(0.1)
continue
yield line
def grep(lines,searchtext):
for line in lines:
- 1
- 2
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