深入理解Python生成器和yield

深入理解Python生成器和yield

我在《Python性能优化指南–让你的Python代码快x3倍的秘诀》中有提到，在处理大文件或大数据集时用生成器可以提高性能。很多朋友会问：“为什么用生成器就能提升性能呢？”。今天，我就带大家深入看一下Python的生成器模型和yield语句。看完本文，你将彻底明白什么是生成器以及如何用好生成器。

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文章目录

• • 什么是生成器
  • 理解生成器
  • • 生成器的迭代性
    • yield的作用
    • 生成器推导式
  • 生成器的性能
  • 生成器的高级用法
  • • send()
    • throw()
    • close()
  • 总结

什么是生成器

根据PEP 255的定义，生成器是一类特殊的函数，它会返回一个延迟迭代器（lazy iterator）。延迟迭代器跟列表很像，都能循环遍历；但与列表不同的是，延迟迭代器不会将内容放到内存中。这就使得生成器在处理流数据和超大数据集的时候非常有用。

比如你有一个超大的数据集，其大小比机器的物理内存还要大，现在我们想统计这个数据集有多少样本（行数）。我们通常的思路是将这个csv文件以列表的形式读取到内存，然后逐行遍历累计行数（或者用len()方法获得列表的长度）。代码思路如下：

def csv_reader(file_name):
    # 打开文件
    file = open(file_name)
    # 读取文件，并以换行符为分隔符将文件内容拆分到数组
    result = file.read().split("\n")
    return result

csv_gen = csv_reader("very_large_dataset.csv")
row_count = 0

for row in csv_gen:
    row_count += 1

print(f"Row count is {row_count}")

上面的代码思路没问题，但是忽略了一个可能的事实——当文件超大时，内存可能无法装下如此大的数据，此时file.read()会报MemoryError

Traceback (most recent call last):
  File "ex1_naive.py", line 22, in 
    main()
  File "ex1_naive.py", line 13, in main
    csv_gen = csv_reader("file.txt")
  File "ex1_naive.py", line 6, in csv_reader
    result = file.read().split("\n")
MemoryError

除了内存可能爆掉，上面的代码还有一个严重问题——那就是速度很慢。这是因为内存压力太大，操作系统使用虚拟内存存储和交换数据，导致整部电脑运行速度缓慢，甚至卡死不动。

处理大数集的正确做法是使用生成器。请看下面正确的代码示例：

def csv_reader(file_name):
    for row in open(file_name, "r"):
        yield row

因为open()会返回一个生成器对象，我们可以迭代整个生成器对象，然后yield每一行。这里yield将csv_reader()变成了一个生成器函数。其结果是csv_reader()不再返回每一行数据，而是返回一个迭代器对象，供后面延迟迭代。

这里我们还可以用生成器推导式（类似列表推导式）让代码更加简明，更加Pythonic：

csv_gen = (row for row in open(file_name))

这里如果看不懂也没关系，后面我会详细讲解yield语句。这里你只要知道：

• 用yield返回的是生成器对象
• 用return返回的是数据

理解生成器

上一节我们通过一个例子带大家宏观地看了一下生成器，教大家创建生成器的2种主要方法：生成器函数和生成器推导式，你可能已经隐约能了解到生成器是如何工作的。本节将带大家深入理解生成器的工作原理。

生成器函数看上去跟不同函数一样，主要区别在于生成器函数用yield替代了return。例如下面的代码：

def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

上面的代码会生成一个_无限序列_。除了yield部分，其他都跟常规函数一样。yield语句表示这里将值发送给其调用者，但与return不同的是，这里不会退出函数。

这里你可能会问，如果遍历这个生成器会发生什么？我们可以试一下：

for i in infinite_sequence():
	print(i)

⚠注意：实际开发中我们不需要自己实现无限序列生成器，Python的itertools模块提供了一个非常高效的无限序列生成器——itertools.count()。

import itertools

for i in itertools.count():
print(i)

上面的代码会一直循环下去，输出 [ 0 → + ∞ ) [0 \rightarrow +\infin) [0→+∞)，直到你手动结束程序。为什么会这样？这里给大家深入讲解一下生成器的迭代性。

生成器的迭代性

生成器是可迭代的，因为生成器实现了_迭代协议_。

迭代协议即__next__方法。任何实现了__next__方法的对象都是_可迭代的_。可迭代对象可以在for循环或其他迭代工具中遍历。每次遍历都会触发__next__方法前进到下一结果，达到末尾时会触发StopIteration，捕获到StopIteration遍历就结束。

我们可以用__next__方法手动遍历可迭代对象。上面的代码

for i in infinite_sequence():
	print(i)

可以改写成：

while True:
    i = gen.__next__()
    print(i)

ℹ提示：__next__是内部协议，在实际开发中不建议直接调用。Python中内置了next()方法，接收一个可迭代对象为参数，代替直接调用__next__方法。next(iter_obj)相当于iter_obj.__next__()。

yield的作用

生成器是有状态的。简单来说，这个状态是由yield来维持的，yield的主要工作是用类似返回语句的方式控制生成器函数的流程。

还以无限序列生成器为例，每次next()方法被调用时（无论是显式调用还是for语句中的隐式调用），生成器函数会执行到yield语句就暂停下来，并返回yield的值给生成器的调用者。此时生成器函数的状态会被暂存下来，这里的所说的状态既包括生成器的内部变量，也包括指令指针、内部栈和异常处理。

当再一次调用next()方法时，生成器会恢复运行，上一次yield的值会+1，然后重新执行到yield语句，生成器再一次暂停并返回yield的值给调用者，同时暂存当前的状态。由于每一次执行next()生成器都会yield一个值，不会触发StopIteration，所以会一直迭代下去。

整体运行流程可以用下面的流程图来完整描述：

生成器推导式

跟列表推导式一样，生成器推导式可以让你用最少的代码快速创建生成器。除了代码简洁外，生成器推导式还有另一个优势：生成器推导式无需在迭代之前在内存中创建和保存整个生成器对象。换句话说，使用生成器推导式内存开销会更小。举了例子大家就明白了，请看下面的代码：

nums_squared_lc = [num**2 for num in range(5)]
nums_squared_gc = (num**2 for num in range(5))

上面两行代码非常像，都是生成5以内自然数的平方，但却有着本质区别。第一行是列表推导式，执行后nums_squared_lc的数据类型是_列表_。而第二行是生成器推导式，执行后nums_squared_gc的数据类型是_生成器对象_。我们可以输出一下看一下二者的区别：

从输出结果可以清楚的看到，nums_squared_lc是个列表，所以print()将整个列表的值输出出来。而nums_squared_gc 是生成器对象（generator object），且这个生成器对象还是通过生成器推导式创建的（）。如果生成器对象是通过生成器函数创建的，那么这的输出会显示生成器函数名，如：

生成器的性能

本文开头以及《Python性能优化指南》都提到，**在处理大文件或大数据集时，生成器的效率会更高。**本节我们就详细看一下生成器的性能。

生成器最大的作用是优化内存，这在处理超大文件时非常有用。我们可以比较一下相同功能的列表和生成器的内存占用。

import sys

nums_squared_lc = [i ** 2 for i in range(10000)]
sys.getsizeof(nums_squared_lc)

nums_squared_gc = (i ** 2 for i in range(10000))
print(sys.getsizeof(nums_squared_gc))

从输出可以看到，列表推导式生成的列表大小85176，而生成器推导式生成的生成器大小只有104。列表的内存占用是生成器的800倍数！

列表内存占用比生成器大的原因很好理解，因为列表将所有的数据都装入了内存，而生成器只是一个生成器对象，每次需要时会返回一个数据。内存上生成器有巨大的优势，我们接着看一下二者速度上的差别。

从输出上看，列表平均用时1.53ms，生成器平均用时2.06ms，列表比生成器还要快25%。不是说生成器能提高性能吗？为什么这里生成器的速度还不如列表？

这是因为我们的数据还是太少。当数据量不大时，内存压力不大，此时列表的速度比生成器要快，因为正如前面介绍的，生成器要暂存状态，这会产生额外的开销，所以速度会比列表慢一些。

而当数据量很大的时候，即便内存没有被塞满，内存的压力也会很大。因为还有很多其他程序在运行，也需要内存，此时操作系统一般会使用虚拟内存（Windows）或交换空间（Linux）。在内存紧张时，操作系统会将部分内存数据部分暂时存储在外部磁盘存储器上，在需要时进行数据交换。虚拟内存的性能相比内存来说低很多，这就是为什么内存不够时电脑会变得非常慢。因此当处理大文件或大数据集时，是内存拖累了列表的性能，而生成器就不会有这个问题。这就是为什么在处理大数据大文件时用生成器性能会更好的原因。

这里我们可以总结一个原则：

• 当数据量小的时候，列表的速度比生成器快；（因为列表数据都在内存中，且内存无压力）
• 当数据量大的时候，生成器的速度比列表快。（因为列表将数据都加载到内存中，内存压力大，会启用虚拟内存，拖累了运行速度，而生成器不会给内存带来压力，性能反而高）

生成器的高级用法

上面介绍的是生成器的常规用法，除了yield，生成器还有一些高级用法，主要涉及下面3个方法：

• send()
• throw()
• close()

send()

send()方法的作用是恢复生成器运行，并向生成器发送一个值_value_，这个_value_将作为生成器的当前值，send()方法会返回生成器的下一个值，无值时会返回StopIteration。

我们来看个例子：

def accumulator():
    total = 0
    value = None
    while True:
        # value接收sent发送的数据，并返回total
        value = yield total
        if value is None: 
            break
        total += value

generator = accumulator()
generator.send(None)
# Out: 0
generator.send(1)
# Out: 1
generator.send(2)
# Out: 3
generator.send(10)
# Out: 13

这里最难理解的是这一句value = yield total。这一句要分2部分看来看：首先是yield total，生成器返回值total；然后是value = yield，它接收send传入的值并赋给value。因此generator.send(None)执行时，执行到yield total会返回0，此时程序处于暂停状态。当执行generator.send(1)时，生成器恢复运行，执行value = yield，将传入的1赋给value，接着向下运行total += value，然后又执行到yield total，此时total的值为1，因此返回1，程序再一次进入暂停状态。同理执行generator.send(2)时，生成器恢复运行，先将2赋给value，然后value加到total上，然后返回value…依次类推。整个过程值的变化参加下表：

语句

上一次yield值

value

本次yield值

generator.send(None)

–

–

0

generator.send(1)

0

1

1

generator.send(2)

1

2

3

generator.send(10)

3

10

13

这里要注意的是，当用send()启动生成器时，必须传None，否则就会报错

因为此时没有生成器表达式来接收这个值（生成器执行到yield total就暂停了）。所以**send(None)等同于next()**。

throw()

.throw()方法可以让我们在生成器中抛出异常。比如我们将上面的例子稍微改造一下：

t = 1
while True:
    if t > 10:
        generator.throw(ValueError("超过范围10"))
    t = generator.send(t)
    print(t)

输出结果如下：

当需要抛出异常时throw()方法就非常好用。一旦抛出异常生成器也会跟着失效。此后再使用都会报StopIteration。想要再次使用，需要重新初始化并启动生成器。

close()

上面介绍的throw()抛出异常后会关闭生成器。如果不需要抛出异常，那么关闭生成器更优雅的方式是使用close()方法。我们用close()更新一下上一节的代码：

t = 1
while True:
    if t > 10:
        generator.close()
    t = generator.send(t)
    print(t)

上面的代码执行后，最终会抛出StopIteration。

这样的好处是StopIteration可以终止迭代。而throw()需要我们在外层通过try...except捕获抛出的异常，并做相应处理。二者各有其适用的场景，具体看开发中的需要。

总结

本文带大家深入地学习了生成器和yield语句。生成器在处理大文件大数据集时非常有用，它占用内存少，不会拖慢机器性能，从而能够更快的处理数据。

我们还学习了生成器的高级用法，尤其是send()方法，它可以向生成器中传递数据，利用这个功能可以实现协程（coroutine）。协程在很多场景下非常有用，比如构造数据流，后面我会专门写一篇教程介绍Python的协程。