标签：简单 while iter end 斐波拉契数列 变量 内存占用 无法 __iter__
以生成斐波拉契数列为例
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print b a, b = b, a + b n = n + 1 fab(5)
上面这种方法通过打印来显示结果，优点是简单，缺点也很明显，就是结果其他函数无法调用，只能做演示使用。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 L = [] while n < max: L.append(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return L for n in fab(5): print n
上面这种方法使用list来完成了结果的传递。已经具备了传递功能。但是缺点也很明显，就是如果生成的数列很多，那么占用的内存会非常大。
如果要控制内存占用，最好不要用 List来保存中间结果，而是通过 iterable 对象来迭代。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- 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() for n in Fab(5): print n
Fab 类通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数。
使用 class 改写的这个版本，代码远远没有第一版的 fab 函数来得简洁。如果我们想要保持第一版 fab 函数的简洁性，同时又要获得 iterable 的效果，yield 就派上用场了。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b # 使用 yield # print b a, b = b, a + b n = n + 1 for n in fab(5): print n
简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/timothyzhao/p/14150970.html
