Yield in Python/Ruby - Iterator/Visitor

Yield in Python/Ruby - Iterator/Visitor

首先，我们从Ruby的Iterator开始。Ruby程序员可以用yield关键字定义Iterator。例如，下面的abc()就是一个Iterator。

def abc()
yield “a”
yield “b”
yield “c”
end

abc Iterator的调用方法如下：

# block形式
abc do | ch |
print ch
end

或者
# closure形式
abc { | ch | print ch }

从这个调用方式，我们可以看出，实际上，Ruby Iterator并不是真正的Iterator，而是一个Visitor。Yield其实只是一个占位符。上述Ruby Iterator代码的真实含义如下：

def abc( visitor )
visitor.visit( “a” )
visitor.visit( “b” )
visitor.visit( “c” )
end

调用方法为

class Printer
def visit( ch )
print ch
end
end

abc( Printer.new )

我们看到，Ruby “Yield” Iterator只是一种虚拟Iterator，虽然貌似Iterator，其实却是Visitor。我们无法中途中断abc()的执行。只能从头到尾打印出abc。
Python “Yield” Iterator是真正的Iterator，例如：

def abc() :
yield “a”
yield “b”
yield “c”

调用方法为

for ch in abc()
if ch == “b”
break
print ch

我们看到，abc()确实返回了一个Iterator，而且我们可以中途中断程序，只打印出ab。
Python Iterator是采用coroutine实现的。
Coroutine表示几个协同工作的程序。比如，消费者/生产者，你走几步，我走几步；下棋对弈，你一步我一步。人们就很容易想到用Coroutine来实现Iterator。
这里面Iterator就是Coroutine里面的生产者Producer角色，数据提供者。所以，也叫做Generator。
每次Iterator程序就是等在那里，一旦用户（消费者Consumer角色）调用了iterator.next, Iterator就继续向下执行一步，然后把当前遇到的内部数据的Node放到一个消费者用户能够看到的公用的缓冲区（比如，直接放到消费者线程栈里面的局部变量）里面，然后自己就停下来（wait）。然后消费者用户就从缓冲区里面获得了那个Node。
这样Iterator就可以自顾自地进行递归运算，不需要自己管理一个栈，而是迫使计算机帮助它分配和管理运行栈。

Python “Yield” Iterator可以实现无限数据的Iterator。
def infinite()
n = 1
while true
yield n
n = n + 1

调用方法
for i in infinit()
if i > 100
break

print i

在ruby中只不过把Iterator和Generator分开而已。