Я отлаживал код с генераторами и приходил к этому вопросу. Предположим, что у меня есть функция-генератор
def f(x):
yield x
и функцию, возвращающую генератор:
def g(x):
return f(x)
Они, безусловно, возвращают то же самое. Могут ли быть какие-либо различия при их взаимозаменяемости в коде Python? Есть ли способ отличить два (без inspect)?
Они будут действовать одинаково. И о способе отличить два (без inspect). В python? Только проверьте:
import inspect
print inspect.isgeneratorfunction(g) --> False
print inspect.isgeneratorfunction(f) --> True
Конечно, вы также можете проверить его, используя dis:
Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13)
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> def f(x):
... yield x
...
>>> def g(x):
... return f(x)
...
>>> import dis
>>> dis.dis(f)
2 0 LOAD_FAST 0 (x)
3 YIELD_VALUE
4 POP_TOP
5 LOAD_CONST 0 (None)
8 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(g)
2 0 LOAD_GLOBAL 0 (f)
3 LOAD_FAST 0 (x)
6 CALL_FUNCTION 1
9 RETURN_VALUE
но inspect более подходит.
Лучший способ проверить это с помощью inspect.isgeneratorfunction, что довольно простая функция:
def ismethod(object):
"""Return true if the object is an instance method.
Instance method objects provide these attributes:
__doc__ documentation string
__name__ name with which this method was defined
im_class class object in which this method belongs
im_func function object containing implementation of method
im_self instance to which this method is bound, or None"""
return isinstance(object, types.MethodType)
def isfunction(object):
"""Return true if the object is a user-defined function.
Function objects provide these attributes:
__doc__ documentation string
__name__ name with which this function was defined
func_code code object containing compiled function bytecode
func_defaults tuple of any default values for arguments
func_doc (same as __doc__)
func_globals global namespace in which this function was defined
func_name (same as __name__)"""
return isinstance(object, types.FunctionType)
def isgeneratorfunction(object):
"""Return true if the object is a user-defined generator function.
Generator function objects provides same attributes as functions.
See help(isfunction) for attributes listing."""
return bool((isfunction(object) or ismethod(object)) and
object.func_code.co_flags & CO_GENERATOR)
Теперь, если вы объявили свой генератор с помощью синтаксиса, например:
my_generator = (i*i for i in range(1000000))
В этом случае вы можете легко проверить его тип, например, __class__ вернет <type 'generator'>.
Если вы хотите идентифицировать то, что является генератором, ответ прост. f является генератором, поскольку содержит оператор yield. g не является генератором, потому что он не содержит оператор yield. (Вы можете посмотреть https://docs.python.org/2/reference/simple_stmts.html?highlight=yield#the-yield-statement)
Что касается разницы в с использованием, они совершенно одинаковы. Вы можете хранить генератор в переменной, а затем использовать его в инструкции for. В этом случае g(x) просто выступает как "средний человек". Взгляните на следующие примеры:
def f(x):
for r in range(x):
yield r
def g(x):
return f(x)
print "using f(x)"
for i in f(3):
print i
print "using g(x)"
for j in g(3):
print j
print "store the iterator f(x) in a variable, then use it in a 'for' statement"
m = f(3)
for k in m:
print k
print "store the iterator f(x) returned by g(x), then use it in a 'for' statement"
n = g(3)
for k in n:
print k
Они находятся в python2. Просто добавьте круглые скобки в операторы печати для python3.
Мне нравится turkus answer, однако примеры, показанные в основном теоретическими и не являются обычными в повседневной кодировке.
Основное практическое различие между функцией генератора (с yield) и функцией, которая возвращает генератор, состоит в том, что функция генератора лениво оценивается.
Рассмотрим этот сеанс:
$ python
Python 3.6.0
[GCC 6.3.1 20170109] on linux
>>> def a():
... print('in a')
... yield 0
...
>>> def b():
... print('in b')
... return iter(range(1))
...
>>> aa = a()
>>> next(aa)
in a
0
>>> next(aa)
Traceback ...
StopIteration
>>> bb = b()
in b
>>> next(bb)
0
>>> next(bb)
Traceback ...
StopIteration