問(wèn)題

你想將一個(gè)多層嵌套的序列展開成一個(gè)單層列表

解決方案

可以寫一個(gè)包含 yield from 語(yǔ)句的遞歸生成器來(lái)輕松解決這個(gè)問(wèn)題。比如：

from collections import Iterabledef 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 xitems = [1, 2, [3, 4, [5, 6], 7], 8]# Produces 1 2 3 4 5 6 7 8for x in flatten(items): print(x)

在上面代碼中， isinstance(x, Iterable) 檢查某個(gè)元素是否是可迭代的。 如果是的話， yield from 就會(huì)返回所有子例程的值。最終返回結(jié)果就是一個(gè)沒(méi)有嵌套的簡(jiǎn)單序列了。

額外的參數(shù) ignore_types 和檢測(cè)語(yǔ)句 isinstance(x, ignore_types) 用來(lái)將字符串和字節(jié)排除在可迭代對(duì)象外，防止將它們?cè)僬归_成單個(gè)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)...DavePaulaThomasLewis>>>

討論

語(yǔ)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(shí)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(diǎn)點(diǎn)，但是 yield from 語(yǔ)句看上去感覺更好，并且也使得代碼更簡(jiǎn)潔清爽。

之前提到的對(duì)于字符串和字節(jié)的額外檢查是為了防止將它們?cè)僬归_成單個(gè)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(diǎn)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。

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