Python yield

yield用法

带yield的函数其实是一个生成器，但为了好理解，不妨先把yield看成一个return，后面的语句暂时不执行

e.g. 1

def foo():
    print("starting...")
    while True:
        res = yield 4
        print("res:", res)

g = foo()
print(next(g))
print("*" * 20)
print(next(g))

输出

starting...
4
********************
res: None
4

程序开始执行后，因为foo()里面有yield关键字，所以先得到一个生成器g
调用next()，foo()才真正执行，先打印出"starting..."，进入while循环
遇到yield，将其看做return 4，程序在此暂停，此时没有将4赋值给res，此时next(g)完成，即print(4)
打印20个*
又开始下面的next()，但这时候是从刚才暂停的地方开始执行，也就是要执行res的赋值操作，这时候要注意，此时res右边是没有值的，因为4已经return出去了，所以这个时候res赋值是None，将其打印出来之后，程序继续在while循环里执行，此时又碰到了yield，这时候同样return 4，print(4)

小结：带yield的函数时一个生成器，这个生成器有一个next函数，next开始的地方是接着上一次next停止的地方

e.g.2

def foo():
    print("starting...")
    while True:
        res = yield 4
        print("res:", res)
g = foo()
print(next(g))
print("*" * 20)
print(g.send(7))

输出

starting...
4
********************
res: 7
4

为什么要用生成器

用list会占用很多内存空间，而用yield

def foo(num):
    print("starting...")
    while num<10:
        num += 1
        yield num

for n in foo(0):
    print(n)

# 也可以单步调试
f = foo(0)
next(f)
next(f)

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。

结论：
一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
yield 的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。