abstrakt：前言為了理解yield是什么，首先要明白生成器(generator)是什么，在講生成器之前先說說迭代器(iterator)，當創(chuàng)建一個列表(list)時，你可以逐個的讀取每一項，這就叫做迭代（iteration）。>>> mylist = [1, 2, 3] >>> for i in

前言

為了理解yield是什么，首先要明白生成器(generator)是什么，在講生成器之前先說說迭代器(iterator)，當創(chuàng)建一個列表(list)時，你可以逐個的讀取每一項，這就叫做迭代（iteration）。

>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist :
... print(i)
1
2
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mylist 是一個可迭代的對象。當使用一個列表生成式來建立一個列表的時候，就建立了一個可迭代的對象:

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist :
... print(i)
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可以使用“for··· in ··· ”來操作可迭代對象，如：list,string,files,這些迭代對象非常方便我們使用，因為你可以按照你的意愿進行重復的讀取。但是你不得不預先存儲所有的元素在內(nèi)存中，那些對象里有很多元素時，并不是每一項都對你有用。

生成器同樣是可迭代對象，但是你只能讀取一次，因為它并沒有把所有值存放內(nèi)存中，它動態(tài)的生成值：

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator :
... print(i)
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看起來除了把 [] 換成 () 外沒什么不同。但是，你不可以再次使用 for i in mygenerator , 因為生成器只能被迭代一次：先計算出0，然后繼續(xù)計算1，然后計算4，一個跟一個…

yield 是一個類似 return 的關鍵字，只是這個函數(shù)返回的是個生成器。

>>> 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)
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這個示例本身沒什么意義，但是它很清晰地說明函數(shù)將返回一組僅能讀一次的值，要想掌握yield，首先必須理解的是：當你調(diào)用生成器函數(shù)的時候，如上例中的createGenerator() ，程序并不會執(zhí)行函數(shù)體內(nèi)的代碼，它僅僅只是返回生成器對象，這種方式頗為微妙。函數(shù)體內(nèi)的代碼只有直到每次循環(huán)迭代(for)生成器的時候才會運行。

第一次迭代中你的函數(shù)會執(zhí)行，從開始到達 yield 關鍵字，然后返回 yield 后的值作為第一次迭代的返回值. 然后，每次執(zhí)行這個函數(shù)都會繼續(xù)執(zhí)行你在函數(shù)內(nèi)部定義的那個循環(huán)的下一次，再返回那個值，直到?jīng)]有可以返回的。

如果生成器內(nèi)部沒有定義 yield 關鍵字，那么這個生成器被認為成空的。這種情況可能因為是循環(huán)進行沒了，或者是沒有滿足 if/else 條件。

總結

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家學習或者使用python能有所幫助，如果有疑問大家可以留言交流。

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