最简单、直观的认识，将 yield 看做 return 对待，只是 return 返回一个值，而 yield 返回一个生成器。
要理解 yield 的作用，必须理解生成器是什么？
在理解生成器之前，必须先理解迭代器。
一、迭代器
逐项读取列表，称为迭代。
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mylist = [1, 2, 3]for i in mylist: # 可迭代对象 print(i) |
列表解析式同样是一个迭代器。
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mylist = [x*x for x in range(3)]for i in mylist: print(i)'''014''' |
所有 for...in... 都是迭代器，包括列表、字符串、文件等等。
但是，迭代器所有的值都存储在内存中，十分浪费内存。
因此有了生成器的概念。
二、生成器
生成器是一种迭代器，这种迭代器只能迭代一次。
生成器不会一次性存储所有的值，而是会动态的生成值。
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mygenerator = (x*x for x in range(3))for i in mygenerator: print(i) |
生成器只可执行一次，再次执行时不会输出任何东西。
三、yield
1.例子一
yield 类似于 return 关键字，只是函数将返回一个生成器。
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# 创建生成器def createGenerator(): mylist = range(10) for i in mylist: print(i) # 验证函数调用时并无执行 yield i*imygenerator = createGenerator() print(mygenerator) # <generator object createGenerator at 0x0000029E88FDCA50># 使用生成器for i in mygenerator: print(i)# 再次执行 返回为空 没有值了 |
函数将返回一组只需要读取一次的值，可以大大的提升代码性能。
在调用函数时，函数体中的代码并不会执行，函数只返回生成器对象。
代码每次从使用生成器时停止的地方继续。
2.例子二
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#Python学习交流群：531509025# 学习另外一个例子def foo(): print("starting...") while True: res = yield 4 # 函数并不真正执行 print("res:", res)g = foo() # 得到一个生成器对象print(next(g)) # 真正执行print("*"*20)print(next(g)) # 从上一次停止的地方继续执行'''starting...4********************res: None4'''print(g.send(7)) |
执行 yield 之后，才会跳出 while 循环。
next 函数用于执行下一步操作。
send 函数用于发送一个参数给生成器。且 send 方法中包含 next 方法。
总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注服务器之家的更多内容！
原文链接：https://www.cnblogs.com/xxpythonxx/p/15463109.html
