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你想將一個多層嵌套的序列展開成一個單層列表
可以寫一個包含 yield from
語句的遞歸生成器來輕松解決這個問題。比如:
from collections import Iterable
def flatten(items, ignore_types=(str, bytes)):
for x in items:
if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types):
yield from flatten(x)
else:
yield x
items = [1, 2, [3, 4, [5, 6], 7], 8]
# Produces 1 2 3 4 5 6 7 8
for x in flatten(items):
print(x)
在上面代碼中,isinstance(x, Iterable)
檢查某個元素是否是可迭代的。如果是的話,yield from
就會返回所有子例程的值。最終返回結(jié)果就是一個沒有嵌套的簡單序列了。
額外的參數(shù) ignore_types
和檢測語句 isinstance(x, ignore_types)
用來將字符串和字節(jié)排除在可迭代對象外,防止將它們再展開成單個的字符。這樣的話字符串?dāng)?shù)組就能最終返回我們所期望的結(jié)果了。比如:
>>> items = ['Dave', 'Paula', ['Thomas', 'Lewis']]
>>> for x in flatten(items):
... print(x)
...
Dave
Paula
Thomas
Lewis
>>>
語句 yield from
在你想在生成器中調(diào)用其他生成器作為子例程的時候非常有用。如果你不使用它的話,那么就必須寫額外的for循環(huán)了。比如:
def flatten(items, ignore_types=(str, bytes)):
for x in items:
if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types):
for i in flatten(x):
yield i
else:
yield x
盡管只改了一點點,但是 yield from
語句看上去感覺更好,并且也使得代碼更簡潔清爽。
之前提到的對于字符串和字節(jié)的額外檢查是為了防止將它們再展開成單個字符。如果還有其他你不想展開的類型,修改參數(shù) ignore_types
即可。
最后要注意的一點是,yield from
在涉及到基于協(xié)程和生成器的并發(fā)編程中扮演著更加重要的角色??梢詤⒖?2.12小節(jié)查看另外一個例子。
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