盘点那些不为人知的yield语法
2024-06-12 加入收藏
今天给大家带来比较硬核的知识点，yield的使用高阶版。
yield用于生成器产生单个值
大多数小伙伴肯定是从生成器函数中第一次看到的yield关键字的吧？
没错，这是yield最常用的场景。
def simple_gen():
yield 1
yield 2
yield 3
gen = simple_gen()
print(next(gen)) # 输出 1
print(next(gen)) # 输出 2
上面的代码，yield用于在生成器函数中产生单个值。
控制权返回给调用者，但保留生成器的状态，使得下次调用next()时可以从上一次yield的位置继续执行。
如果将生成器放入循环语句中yield可多次产生值
def simple_gen():
yield 1
yield 2
yield 3
gen = simple_gen()
for i in gen:
print(i)
# 输出 1 2 3
yield from + 委托生成器
如果我有多个生成需要组合成一个生成器，并希望有顺序地输出值该怎么办？
def generator1():
yield 1
yield 2
def generator2():
yield 3
yield 4
我可以这样写去实现：
def generator1():
yield 1
yield 2
def generator2():
yield 3
yield 4
def combined_generator():
for i in generator1():
yield i
for i in generator2():
yield i
main_gen = combined_generator()
for i in main_gen:
print(i)
# 输出 1 2 3 4
需要for循环才能实现，有点难看...
引入yield from + 委托生成器之后进行改写：
yield from是python3.3版本引入的。
def generator1():
yield 1
yield 2
def generator2():
yield 3
yield 4
####################
def combined_generator():
yield from generator1()
yield from generator2()
####################
main_gen = combined_generator()
for i in main_gen:
print(i)
# 输出 1 2 3 4
改写后的代码，yield from用于在生成器函数(combined_generator)中委托部分生成任务给其他生成器(generator1,generator2)， 而将子生成器的输出直接传递给调用者，而不需要在主生成器中显式循环子生成器的输出。
更重要的是！！减少了循环的使用，减少了嵌套层次使得代码更加简洁。前提是你已经学会了这个语法。
有yield参与的赋值语句
先上代码：
def generator_function():
value = yield "hello"
print(f"从yield接收的值是{value}")
yield value
有没有感觉到一脸懵？？？为什么yield能用于赋值语句？？？
说好的yield和return类似能在函数中返回一个值，怎么还能用于赋值语句？？？
我来强调下一件事:return是返回后退出函数，函数是被销毁的。而yield返回后是将函数挂起，函数还是存活的。
所以value = yield "hello"这句执行后，函数是被挂起的。
那从yield那里接收的值是"hello"吗？
不是的，从yield中接收的值要从函数外部给它发送进去。
完整代码:
def generator_function():
value = yield "hello"
print(f"从yield接收的值是{value}")
yield value
g = generator_function()
first = next(g)
print(first)
second = g.send("world") # 向yield发送要接收的值
print(second)
当send函数执行后，会默认对生成器执行next方法到下一个返回/挂起点。
代码执行结果：
hello
从yield接收的值是world
world
yield实现一个状态机
如果对上面的知识点能略懂略懂，那么就可以看下这段状态机的代码巩固下知识点。
def vending_machine():
state = "idle"
while True:
if state == "idle":
print("售货机空闲。插入硬币以开始售货。")
coin = yield
if coin:
print("插入硬币。切换到售货状态。")
state = "售货中"
else:
print("未插入硬币。保持在空闲状态。")
elif state == "售货中":
print("售货机售货中。按下按钮以选择商品。")
selection = yield
if selection:
print(f"售货商品 {selection}。返回到空闲状态。")
state = "空闲"
else:
print("未选择商品。继续售货。")
# 创建状态机生成器对象
vm_gen = vending_machine()
# 启动状态机
next(vm_gen)
# 模拟用户操作
vm_gen.send(True) # 插入硬币，切换到售货状态
vm_gen.send("苹果汁") # 选择商品，返回到空闲状态
GPT对代码解释：
vending_machine 函数定义了一个状态机，有两个状态："idle"（空闲）和 "vending"（售货中）。 通过 while True 实现一个无限循环，保持状态机的运行。 在 "idle" 状态下，状态机等待硬币的插入。如果收到硬币，状态切换到 "vending"。 在 "vending" 状态下，状态机等待用户按下按钮选择商品。如果选择了商品，状态切换回 "idle"。 通过 yield 实现暂停和恢复状态机的执行。yield 语句在产生值的同时也接收到来自外部的输入。 在主程序中，我们创建了状态机生成器对象 vm_gen，并通过调用 next(vm_gen) 启动了状态机。然后，通过 vm_gen.send(True) 模拟了插入硬7. 币的操作，再通过 vm_gen.send("苹果汁") 模拟了选择商品的操作。
如果还是对这段代码存疑，最好再使用编辑器的debug跑一下一段代码，观察yield的状态（作用）。
