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这是stackoverflow上一个关于python中yield用法的帖子，这里翻译自投票最高的一个回答，原文链接 here

问题

Python中yield关键字的用途是什么？它有什么作用？
例如，我试图理解以下代码 &sup1：

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild 

这是调用者(caller)：

result, candidates = [], [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result

当调用方法_get_child_candidates时会发生什么？返回了一个列表(list)？还是返回了一个元素？然后被重复调用了吗？调用何时结束？

&sup1 ：代码来自 Jochen Schulz (jrschulz), who made a great Python library for metric spaces. 这是完整源代码的链接：Module mspace.

回答

要想理解yield的作用，你必须了解什么是生成器(generators)，在这之前，我们先来看可迭代对象(iterables)。

可迭代对象 (iterables)

当你创建了一个列表，你可以遍历这个列表读取它的每一个元素，逐个读取列表元素称为迭代(iteration)。

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

mylist就是一个可迭代对象(iterable)。当你使用列表生成式(list comprehension)创建一个列表(list)，即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

可以使用for... in...的所有对象都是可迭代对象：列表(lists)、字符串、文件...
这些可迭代对象使用很方便，因为你可以根据需要如你所愿的读取其中的元素。但是，当你有大量数据时把所有值都存储在内存中，这样往往不是你想要的( but you store all the values in memory and this is not always what you want when you have a lot of values.)。

生成器 (Generators)

生成器是迭代器(iterators)，但是只能迭代一次，生成器不会将所有值存储在内存中，而是实时的生成这些值：

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

看上去除了用()替换了原来的[]外，它们没什么不同。但是，你不可以再次使用for i in mygenerator ，因为生成器只能被迭代一次：计算出0，然后并不保存结果和状态继续计算出1，最后计算出4，逐一生成。

yield

yield 是一个类似 return 的关键字，不同的是这个函数将返回一个生成器。

>>> def createGenerator():
...    mylist = range(3)
...    for i in mylist:
...        yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # create a generator
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

这个例子没有什么实际作用。但是当你知道你的函数将返回大量你只需要读取一次的值时，使用生成器是一个有效的做法。
要掌握 yeild，你必须要知道当你调用这个函数时，你在函数体中编写的代码并没有立马执行。
该函数仅仅返回一个生成器对象，这有点棘手 :-)

然后，你的代码将从for循环每次使用生成器停止的位置继续执行。

现在到了关键部分：

for第一次调用从函数创建的生成器对象，函数将从头开始执行直到遇到yeild，然后返回yield后的值作为第一次迭代的返回值。接下来每次调用都会再次执行你在函数中定义的循环，并返回(return)下一个值，直到没有值可以返回(return)。

当循环结束，或者不满足if/else条件，导致函数运行但不会执行(not hit)yeild，此时生成器被认为是空的。

问题代码的解释 (Your code explained)

生成器 (Generator):

# Here you create the method of the node object that will return the generator
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):

    # Here is the code that will be called each time you use the generator object:

    # If there is still a child of the node object on its left
    # AND if distance is ok, return the next child
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild

    # If there is still a child of the node object on its right
    # AND if distance is ok, return the next child
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

    # If the function arrives here, the generator will be considered empty
    # there is no more than two values: the left and the right children

调用者 (Caller)：

```# Create an empty list and a list with the current object reference
result, candidates = list(), [self]

Loop on candidates (they contain only one element at the beginning)

while candidates:

# Get the last candidate and remove it from the list
node = candidates.pop()

# Get the distance between obj and the candidate
distance = node._get_dist(obj)

# If distance is ok, then you can fill the result
if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
    result.extend(node._values)

# Add the children of the candidate in the candidates list
# so the loop will keep running until it will have looked
# at all the children of the children of the children, etc. of the candidate
candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))

return result

<p>这段代码包含几个高明的部分：</p>
<ul>
<li>这个循环对列表进行迭代，但是迭代中列表还在不断扩展 :-) 这是一种遍历嵌套数据的简明方法，即使这样有些危险，因为你可能会陷入死循环中。在这个例子中，<code>candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))</code>穷尽了生成器产生的所有值，但<code>while</code>不断的创建新的生成器对象加入到列表，因为每个对象作用在不同节点上，所以每个生成器都将生成不同的值。</li>
<li>
<code>extend()</code>是一个列表(list)对象的方法，作用于可迭代对象(iterable)，并将其值添加到列表里。</li>
</ul>
<p>通常，通常我们将列表作为参数传递给它：</p>

>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> a.extend(b)
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]

<p>但是在你的代码里它接收到的是一个生成器(generator)，这很好，因为：</p>
<ol>
<li>你不必重复读取这些值</li>
<li>你可以有很多子对象，但不需要将它们都存储在内存里。</li>
</ol>
<p>它很有效，因为Python不关心一个方法的参数是否是列表，Python只希望他是一个可迭代对象，所以这个参数可以是列表，元组，字符串和生成器！这就是所谓的<code>duck typing </code>，这也是Python为何如此酷的原因之一，但这已经是另外一个问题了......</p>
<p>你可以在这里停下，来看一些生成器的高级用法：</p>
<h3>控制生成器的穷尽 (Controlling a generator exhaustion)</h3>

>>> class Bank(): # Let‘s create a bank, building ATMs
... crisis = False
... def create_atm(self):
... while not self.crisis:
... yield "$100"
>>> hsbc = Bank() # When everything‘s ok the ATM gives you as much as you want
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])
[‘$100‘, ‘$100‘, ‘$100‘, ‘$100‘, ‘$100‘]
>>> hsbc.crisis = True # Crisis is coming, no more money!
>>> print(corner_street_atm.next())
<type ‘exceptions.StopIteration‘>
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # It‘s even true for new ATMs
>>> print(wall_street_atm.next())
<type ‘exceptions.StopIteration‘>
>>> hsbc.crisis = False # The trouble is, even post-crisis the ATM remains empty
>>> print(corner_street_atm.next())
<type ‘exceptions.StopIteration‘>
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # Build a new one to get back in business
>>> for cash in brand_new_atm:
... print cash
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
...

<p><strong> 注意，对于Python 3，请使用 <code>print(corner_street_atm.__next__())</code> 或者 <code>print(next(corner_street_atm))</code> </strong></p>
<p>这在很多场景都非常有用，例如控制资源的获取。</p>
<h3>Itertools，你最好的朋友 (Itertools, your best friend)</h3>
<p>itertools模块包含很多处理可迭代对象的特殊方法。曾经想要复制一个生成器吗？连接两个生成器？用一行代码将嵌套列表中的值进行分组？不创建另一个列表进行<code>Map/Zip</code>？</p>
<p>只需要<code>import itertools</code></p>
<p>需要一个例子？让我们来看看4匹马赛跑到达终点先后顺序的所有可能情况：</p>

>>> horses = [1, 2, 3, 4]
>>> races = itertools.permutations(horses)
>>> print(races)
<itertools.permutations object at 0xb754f1dc>
>>> print(list(itertools.permutations(horses)))
[(1, 2, 3, 4),
(1, 2, 4, 3),
(1, 3, 2, 4),
(1, 3, 4, 2),
(1, 4, 2, 3),
(1, 4, 3, 2),
(2, 1, 3, 4),
(2, 1, 4, 3),
(2, 3, 1, 4),
(2, 3, 4, 1),
(2, 4, 1, 3),
(2, 4, 3, 1),
(3, 1, 2, 4),
(3, 1, 4, 2),
(3, 2, 1, 4),
(3, 2, 4, 1),
(3, 4, 1, 2),
(3, 4, 2, 1),
(4, 1, 2, 3),
(4, 1, 3, 2),
(4, 2, 1, 3),
(4, 2, 3, 1),
(4, 3, 1, 2),
(4, 3, 2, 1)]
```

了解迭代的内部机制 (Understanding the inner mechanisms of iteration)

迭代是一个实现可迭代对象(实现的是 __iter__() 方法)和迭代器(实现的是 __next__() 方法)的过程。你可以获取一个迭代器的任何对象都是可迭代对象，迭代器可以让你迭代遍历一个可迭代对象(Iterators are objects that let you iterate on iterables.) .

在这篇文章中有关于for循环如何工作的更多信息：here

来源：https://segmentfault.com/a/1190000017405045

Python yield用法浅析(stackoverflow)

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原文地址：https://www.cnblogs.com/datiangou/p/10136498.html