彻底理解 yield

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1. 生成器定义

在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

2. 为什么要有生成器

列表所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。

如：仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

如果列表元素按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。

3.如何创建生成器

第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

 创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

方法二， 如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

4. 生成器的工作原理

（1）生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法，

　　工作原理就是通过重复调用next()方法，直到捕获一个异常。

（2）带有 yield 的函数不再是一个普通函数，而是一个生成器generator，可用于迭代，工作原理同上。

（3）yield就是 return 返回一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代时，代码从yield的下一条语句开始执行。

话不多说，翠花，上栗子：

 1 #encoding:UTF-8  
 2 def yield_test(n):  
 3     for i in range(n):  
 4         yield call(i)  
 5         print("i=",i)      
 6     print("Done.")  
 7   
 8 def call(i):  
 9     return i*2  
10   
11 for i in yield_test(5):  
12     print(i,",")

　　结果：

>>>   
0 ,  
i= 0  
2 ,  
i= 1  
4 ,  
i= 2  
6 ,  
i= 3  
8 ,  
i= 4  
Done.
>>>

 理解的关键在于：下次迭代时，代码从yield的下一条语句开始执行。

彻底理解 yield

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原文地址：https://www.cnblogs.com/liangmingshen/p/9706181.html