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我的微信公眾號：python每日一練

要理解什么是 yield，必須理解什么是生成器（generator）。在理解生成器之前，讓我們先了解迭代。

迭代

當你建立了一個列表，你可以逐個地訪問這個列表的元素，而這個訪問的過程叫做迭代(iteration)

>>> mylist = [1, 2, 3] >>> for i in mylist: ... print(i) 1 2 3

代碼中的mylist就是一個可迭代對象(iterable)，當你使用列表生成式時，你就創建了一個list，同時也創建了一個可迭代對象：

>>> mylist = [x*x for x in range(3)] >>> for i in mylist: ... print(i) 0 1 4

凡是能使用for...in...語句的對象，都叫做可迭代對象，例如：list、string、文件等等

這些可迭代對象非常方便，因為你可以根據自己的需要來訪問它們。但是同時也需要將所有的值存入內存當中，無論你是不是需要所有的值，可能對于一個列表[x for x in range(100000)]，你僅僅想拿到里面的素數，但當這個列表生成式被執行的時候，已經將所有100000個數字存入了內存中。

生成器

生成器是一種只能迭代一次的迭代器，生成器不會一次將所有的元素存入內存中，而是一邊迭代一邊運算：

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3)) >>> for i in mygenerator: ... print(i) 0 1 4

這份代碼看起來和上面的代碼沒有什么區別。但是你不能再次執行for i in mygenerator，因為生成器只能使用一次：

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3)) >>> for i in mygenerator: ... print(i) ... 0 1 4 >>> for i in mygenerator: ... print(i) ... >>>

Yield

yield的使用和return的使用沒什么區別，只是yield會返回一個生成器

>>> def createGenerator(): ... mylist = range(3) ... for i in mylist: ... yield i*i ... >>> mygenerator = createGenerator() # 創建一個生成器 >>> print(mygenerator) # mygenerator是一個對象！ <generator object createGenerator at 0xb7555c34> >>> for i in mygenerator: ... print(i) 0 1 4

當你的函數需要返回一個很大的元素集合，并且每個元素只需要用到一次的時候，使用yield會非常方便

要想理解yield，你必須理解當你調用一個包含yield的函數的時候，函數體代碼并不會執行，這個函數僅僅是返回一個生成器而已

>>> def createGenerator(): ... print('head') ... for i in range(5): ... yield i*i ... print('tail') ... >>> createGenerator() <generator object createGenerator at 0x0000023454FB5990>

當你第一次向后迭代（用next或for...in...語句時）這個生成器時，函數體才會從最開始執行到yield處然后返回yield的值，隨后再次向后迭代，會執行剩余的代碼然后再次遇到yield停止并返回值。直到運行到函數結尾處停止，此時如果是用next()則會拋出StopIteration異常，如果是用for...in...則會結束循環并且不會有異常

>>> def createGenerator(): ... print('head') ... for i in range(5): ... yield i*i ... print('tail') ... >>> g = createGenerator() >>> next(g) head 0 >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> next(g) 16 >>> next(g) tail Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[译]yield关键字都做了什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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