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要理解什么是 yield,必须理解什么是生成器(generator)。在理解生成器之前,让我们先了解迭代。

迭代

当你建立了一个列表,你可以逐个地访问这个列表的元素,而这个访问的过程叫做迭代(iteration)

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

代码中的mylist就是一个可迭代对象(iterable),当你使用列表生成式时,你就创建了一个list,同时也创建了一个可迭代对象:

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

凡是能使用for...in...语句的对象,都叫做可迭代对象,例如:liststring、文件等等

这些可迭代对象非常方便,因为你可以根据自己的需要来访问它们。但是同时也需要将所有的值存入内存当中,无论你是不是需要所有的值,可能对于一个列表[x for x in range(100000)],你仅仅想拿到里面的素数,但当这个列表生成式被执行的时候,已经将所有100000个数字存入了内存中。

生成器

生成器是一种只能迭代一次的迭代器,生成器不会一次将所有的元素存入内存中,而是一边迭代一边运算:

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

这份代码看起来和上面的代码没有什么区别。但是你不能再次执行for i in mygenerator,因为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的使用没什么区别,只是yield会返回一个生成器

>>> def createGenerator():
...    mylist = range(3)
...    for i in mylist:
...        yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # 创建一个生成器
>>> print(mygenerator) # mygenerator是一个对象!
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

当你的函数需要返回一个很大的元素集合,并且每个元素只需要用到一次的时候,使用yield会非常方便

要想理解yield,你必须理解当你调用一个包含yield的函数的时候,函数体代码并不会执行,这个函数仅仅是返回一个生成器而已

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

当你第一次向后迭代(用nextfor...in...语句时)这个生成器时,函数体才会从最开始执行到yield处然后返回yield的值,随后再次向后迭代,会执行剩余的代码然后再次遇到yield停止并返回值。直到运行到函数结尾处停止,此时如果是用next()则会抛出StopIteration异常,如果是用for...in...则会结束循环并且不会有异常

>>> 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

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