Python空生成器函数

在python中，通过将yield关键字放在函数体中，可以轻松定义迭代器函数，例如：

def gen():
    for i in range(100):
        yield i

如何定义一个不产生值（生成0个值）的生成器函数，以下代码不起作用，因为python无法知道它应该是生成器而不是普通函数：

def empty():
    pass

我可以做类似的事情

def empty():
    if False:
        yield None

---

但那将是非常丑陋的。有什么好方法可以实现空迭代器函数吗？

您可以在生成器中使用

return

一次；它停止迭代而不产生任何结果，因此提供了一种明确的替代方法，以避免函数超出范围。因此，使用

yield

将函数转换为生成器，但在函数前面使用

return

在生成任何内容之前终止生成器

>>> def f():
...     return
...     yield
... 
>>> list(f())
[]

我不确定它是否比你现在拥有的要好得多——它只是用一个no-op

yield

语句替换了一个no-op

if

语句。但它更地道。请注意，仅使用

yield

不起作用

>>> def f():
...     yield
... 
>>> list(f())
[None]

为什么不直接使用iter（（））？ 此问题专门询问空生成器函数。因此，我认为这是一个关于Python语法内部一致性的问题，而不是一个关于创建空迭代器的最佳方法的问题

如果问题实际上是关于创建空迭代器的最佳方法，那么您可能同意使用

iter（（））

。然而，重要的是要注意，

iter（（））

不返回函数！它直接返回一个空的iterable。假设您正在使用一个API，该API需要一个可调用函数，该函数每次调用时都返回一个iterable，就像普通的生成器函数一样。您必须执行以下操作：

def empty():
    return iter(())

def empty():
    return
    yield

（给出此答案的第一个正确版本应归功于。）

现在，你可能会发现上面的内容更清晰，但我可以想象在什么情况下，它会变得不那么清晰。考虑一个长的（设计的）生成器函数定义的例子：

def zeros():
    while True:
        yield 0

def ones():
    while True:
        yield 1

...

在这个长长的列表的末尾，我更希望看到一些带有

收益率的东西，比如：

def empty():
    return iter(())

def empty():
    return
    yield

或者，在Python3.3及更高版本中（如所建议），这是：

yield
关键字的出现，一眼就能清楚地看出，这只是另一个生成器函数，与所有其他函数完全相同。需要更多的时间才能看到
iter（（））
版本也在做同样的事情

这是一个微妙的区别，但我诚实地认为基于
的函数更可读和可维护

另请参见使用
dis
来说明此方法更可取的另一个原因的伟大答案：它在编译时发出的指令最少。
Python3.3（因为我从
kick中获得了
收益，而且@senderle偷走了我的第一个想法）：

但我必须承认，我很难想出一个这样的用例，对于这个用例，
iter（[]）
或
（x）range（0）
不能同样好地工作。
它必须是一个生成器函数吗？如果没有，那怎么办

def f():
    return iter(())

另一个选择是：

(_ for _ in ())

你不需要发电机。来吧，伙计们
 生成空迭代器的“标准”方法似乎是iter（[]）。
generator = (item for item in [])

我建议将[]作为iter（）的默认参数；这被驳回，理由充分，请参见
-Jurjen
就像@senderle所说的那样，用这个：

def empty():
    return
    yield

我写这个答案主要是为了分享另一个理由

选择此解决方案优于其他解决方案的一个原因是，就解释器而言，它是最优的

>>> import dis
>>> def empty_yield_from():
...     yield from ()
... 
>>> def empty_iter():
...     return iter(())
... 
>>> def empty_return():
...     return
...     yield
...
>>> def noop():
...     pass
...
>>> dis.dis(empty_yield_from)
  2           0 LOAD_CONST               1 (())
              2 GET_YIELD_FROM_ITER
              4 LOAD_CONST               0 (None)
              6 YIELD_FROM
              8 POP_TOP
             10 LOAD_CONST               0 (None)
             12 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(empty_iter)
  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (iter)
              2 LOAD_CONST               1 (())
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(empty_return)
  2           0 LOAD_CONST               0 (None)
              2 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(noop)
  2           0 LOAD_CONST               0 (None)
              2 RETURN_VALUE

正如我们所看到的，
empty\u return
具有与常规空函数完全相同的字节码；其余的执行一些其他操作，但无论如何都不会改变行为。
empty\u return
和
noop
之间的唯一区别在于前者设置了生成器标志：

>>> dis.show_code(noop)
Name:              noop
Filename:          <stdin>
Argument count:    0
Positional-only arguments: 0
Kw-only arguments: 0
Number of locals:  0
Stack size:        1
Flags:             OPTIMIZED, NEWLOCALS, NOFREE
Constants:
   0: None
>>> dis.show_code(empty_return)
Name:              empty_return
Filename:          <stdin>
Argument count:    0
Positional-only arguments: 0
Kw-only arguments: 0
Number of locals:  0
Stack size:        1
Flags:             OPTIMIZED, NEWLOCALS, GENERATOR, NOFREE
Constants:
   0: None

显示代码（noop）
姓名:noop
文件名：
参数计数：0
仅位置参数：0
仅限Kw参数：0
本地人数：0
堆栈大小：1
标志：优化、新本地、无自由
常数：
0:无
>>>显示显示代码（空返回）
名称：空返回
文件名：
参数计数：0
仅位置参数：0
仅限Kw参数：0
本地人数：0
堆栈大小：1
标志：优化、新局部变量、生成器、NOFREE
常数：
0:无

当然，这个论点的力度很大程度上取决于所使用的Python的具体实现；一个足够聪明的替代口译员可能会注意到其他操作毫无用处，并对其进行优化。然而，即使存在这样的优化，也需要解释器花时间执行优化，并防止优化假设被破坏，比如全球范围内的
iter
标识符被反弹到其他东西上（即使这很可能表明实际发生了错误）。在
empty\u return
的情况下，没有什么可以优化的，因此即使是相对幼稚的CPython也不会在任何虚假操作上浪费时间。
我想给出一个基于类的示例，因为我们还没有任何建议。这是一个不生成任何项的可调用迭代器。我相信这是一种直截了当的描述性方法来解决这个问题

class EmptyGenerator:
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        raise StopIteration

>>> list(EmptyGenerator())
[]

这确实比
if False:yield
好，但是对于不知道这个模式的人来说还是有点困惑，新的，返回后的东西？我期望类似于
itertools.empty（）
@jessimport的东西，
return
在生成器中表示不同的东西。它更像是
break
。我喜欢这个解决方案，因为它（相对）简洁，而且它不做任何额外的工作，比如与
False
进行比较。Unutbu的答案不是“真正的生成器f”
class EmptyGenerator:
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        raise StopIteration

>>> list(EmptyGenerator())
[]