无聊之人--除了技术,还是技术,你懂得
分类: Python/Ruby
2013-01-23 23:07:11
上一篇文章我们涉及到了函数,在最后一部分我们提到了yield 表达式,注意 yield产生的是表达式
为了便于理解我们从常见的斐波那契函数开始谈起,最容易让人想起的算法(至少对我而言是函数递归调用)
代码如下:
#common fab-style def fab_ver1(n): if n == 1 or n == 0: return 1 return fab_ver1(n-1)+fab_ver1(n-2)上述实现的一个缺点是当数值很大的时候,递归调用栈会变的很深很深,因此不是太好,
那我们就继续改进吧,代码如下;
def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print b a, b = b, a + b n = n + 1
该实现的有点是避免了递归调用,但是一个一个缺点就是返回值不容易获得,解决方法也很简单,可以定义list,
通过list.append来保存所有的结果
def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 fab_list= [] while n < max: fab_list.append(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return fab_list
这段代码同时存在的问题就是,当n很大的时候,保存结果的list将变得很庞大,虽然现在大多数的开发已不关心内存问题,但是这是
一个基本功的问题,我们可以略微的提高一下自己的水平哈
for i in range(10): for i in xrange(10):上述两行是不是看着很熟悉,可是你知道这二者的区别么?查文档如下:
range(...)
range([start,] stop[, step]) -> list of integers
Return a list containing an arithmetic progression of integers.
class xrange(object)
| xrange([start,] stop[, step]) -> xrange object
|
| Like range(), but instead of returning a list, returns an object that
| generates the numbers in the range on demand. For looping, this is
| slightly faster than range() and more memory efficient.
这下子你知道这二者的区别了吧?一个是返回list,另一个是返回一个xrange object,iteratorable object,也就是下一个
满足条件的object,且后者的速度明显要快于前者,更省内存--多快好省的事才会讨得领导欢心~~~~~~~····
那我们的函数能否也每一次都返回一个fab值呢?
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()上述实现方式,在每次调用的时候都返回一个斐波那契值,但是一个简单的函数有必要写的这么负责么?况且python是以simple出名?
现在就可以步入正题了,那就是使用 yield 表达式
def fab(): a,b = 0,1 while 1: a,b=b,a+b yield b gf=fab() for i in xrange(10): print '%4d' % gf.next(),
代码看起是不很simple,但是看起来是不是有点奇怪?
实现解释几个概念:
gf=fab() 这里的gf不是你的’gf',而是generator的意思,注意这里虽然是定义成gf,但是它是一个generator,注意
后面没有了,只是generator,
fab() 才是 generator function
fab()在调用的时候,并不执行,它的主要目的就是生成我们的GF,
那如何调用该函数呢?方法是通过NEXT 方法,注意next方法虽然能使函数执行,但是函数在遇到yield时变返回调用者,被调用者fab此时被
‘frozen‘(官方文档)= suspension(个人理解),此时被调用者状态会被保留下,直至下一次next调用或是抛出异常,也就是当调用者在此调用fab函数时,fab会resume,
即被被调用者函数能回复到上次程序suspension是的状态。调用者通过使用next方法来resume 被调用函数,被调用函数在遇到yield时,suspension自己。
还有一点需要强调的就是 yield 是表达式,那么表达式就是可以求值的,因此调用者此时就可以获取返回者,此例中为斐波那契值
在前面文章中,我们介绍了函数有很多属性,貌似generator 还有有点不一样,测试几个,结果如下:
def fab(): """this is doc string """ a,b = 0,1 while 1: a,b=b,a+b yield b gf=fab() g=fab() print g,gf for i in xrange(10): print '%4d' % gf.next(), print gf.__doc__,gf.__name__ print gf.__class__,gf.__format__,程序的输出:
1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 None fab
程序输出的第一行说明,每次调用generator function,都是返回 generator,但是二者的地址是不同的对象,这样在各自调用的时候就互不影响了~~~~~~~~~~~~~~~~·属性的部分由知道的比较详细的可以告诉我
PS:
A function or method which uses the statement (see section ) is called a generator function. Such a function, when called, always returns an iterator object which can be used to execute the body of the function: calling the iterator’s method will cause the function to execute until it provides a value using the statement. When the function executes a statement or falls off the end, a exception is raised and the iterator will have reached the end of the set of values to be returned.
参考文档:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/
python manual