python中的yield详细用法

本文深入解析Python中生成器(generator)与yield关键字的工作原理,通过实例演示如何使用yield创建迭代器,比较yield与return的区别,同时介绍生成器在节省内存方面的优势。

首先,如果你还没有对yield有个初步分认识,那么你先把yield看做“return”,这个是直观的,它首先是个return,普通的return是什么意思,就是在程序中返回某个值,返回之后程序就不再往下运行了。看做return之后再把它看做一个是生成器(generator)的一部分(带yield的函数才是真正的迭代器),好了,如果你对这些不明白的话,那先把yield看做return,然后直接看下面的程序,你就会明白yield的全部意思了:

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

 

就这么简单的几行代码就让你明白什么是yield,代码的输出这个:

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

我直接解释代码运行顺序,相当于代码单步调试:

1.程序开始执行以后,因为foo函数中有yield关键字,所以foo函数并不会真的执行,而是先得到一个生成器g(相当于一个对象)

2.直到调用next方法,foo函数正式开始执行,先执行foo函数中的print方法,然后进入while循环

3.程序遇到yield关键字,然后把yield想想成return,return了一个4之后,程序停止,并没有执行赋值给res操作,此时next(g)语句执行完成,所以输出的前两行(第一个是while上面的print的结果,第二个是return出的结果)是执行print(next(g))的结果,

4.程序执行print("*"*20),输出20个*

5.又开始执行下面的print(next(g)),这个时候和上面那个差不多,不过不同的是,这个时候是从刚才那个next程序停止的地方开始执行的,也就是要执行res的赋值操作,这时候要注意,这个时候赋值操作的右边是没有值的(因为刚才那个是return出去了,并没有给赋值操作的左边传参数),所以这个时候res赋值是None,所以接着下面的输出就是res:None,

6.程序会继续在while里执行,又一次碰到yield,这个时候同样return 出4,然后程序停止,print函数输出的4就是这次return出的4.

 

到这里你可能就明白yield和return的关系和区别了,带yield的函数是一个生成器,而不是一个函数了,这个生成器有一个函数就是next函数,next就相当于“下一步”生成哪个数,这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的,所以调用next的时候,生成器并不会从foo函数的开始执行,只是接着上一步停止的地方开始,然后遇到yield后,return出要生成的数,此步就结束。

****************************************************************************************************************************************

​

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

[点击并拖拽以移动]
​

再看一个这个生成器的send函数的例子,这个例子就把上面那个例子的最后一行换掉了,输出结果:

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

 

先大致说一下send函数的概念:此时你应该注意到上面那个的紫色的字,还有上面那个res的值为什么是None,这个变成了7,到底为什么,这是因为,send是发送一个参数给res的,因为上面讲到,return的时候,并没有把4赋值给res,下次执行的时候只好继续执行赋值操作,只好赋值为None了,而如果用send的话,开始执行的时候,先接着上一次(return 4之后)执行,先把7赋值给了res,然后执行next的作用,遇见下一回的yield,return出结果后结束。

 

5.程序执行g.send(7),程序会从yield关键字那一行继续向下运行,send会把7这个值赋值给res变量

6.由于send方法中包含next()方法,所以程序会继续向下运行执行print方法,然后再次进入while循环

7.程序执行再次遇到yield关键字,yield会返回后面的值后,程序再次暂停,直到再次调用next方法或send方法。

 

 

 

这就结束了,说一下,为什么用这个生成器,是因为如果用List的话,会占用更大的空间,比如说取0,1,2,3,4,5,6............1000

你可能会这样:

for n in range(1000):
    a=n

这个时候range(1000)就默认生成一个含有1000个数的list了,所以很占内存。

这个时候你可以用刚才的yield组合成生成器进行实现,也可以用xrange(1000)这个生成器实现

yield组合:

def foo(num):
    print("starting...")
    while num<10:
        num=num+1
        yield num
for n in foo(0):
    print(n)

输出:

starting...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

 

 xrange(1000):

for n in xrange(1000):
    a=n

 其中要注意的是python3时已经没有xrange()了,在python3中,range()就是xrange()了,你可以在python3中查看range()的类型,它已经是个<class 'range'>了,而不是一个list了,毕竟这个是需要优化的。

<think>我们正在讨论Python中的yield关键字。根据引用,yield主要用于生成器函数,允许函数返回一个值并暂停执行,之后可以从暂停处恢复。 引用[1]提到yield from语法,用于简化嵌套生成器的值返回。 引用[2]展示了基础生成器函数的使用,通过next()或for循环获取值。 引用[3]和[4]解释了yield的工作机制:函数在yield处暂停,下次调用时从暂停处继续。 引用[5]进一步说明生成器在循环中的行为。 因此,我们可以这样组织回答: 1. 介绍yield和生成器 2. 基本用法:如何定义生成器函数,使用next()和for循环 3. yield的执行流程(重点) 4. yield from的用法(简化嵌套生成器) 5. 生成器的优点(节省内存,按需生成) 注意:按照系统指令,行内数学表达式用$...$,但这里没有数学公式,所以主要用代码块展示代码。 另外,生成相关问题。 由于用户要求详解,我们逐步解释。</think>### Python yield 关键字使用方法详解 `yield` 是 Python 中用于创建生成器(generator)的关键字,它允许函数**暂停执行并保留状态**,后续可以从暂停点继续执行。与 `return` 一次性返回结果不同,`yield` 会生成一个可迭代的序列值。 #### 一、基础用法 ```python def number_generator(n): i = 0 while i < n: yield i # 暂停并返回值 i += 1 # 使用生成器 gen = number_generator(3) print(next(gen)) # 输出: 0 print(next(gen)) # 输出: 1 print(next(gen)) # 输出: 2 ``` - 每次调用 `next()` 时,函数从上次 `yield` 处恢复执行,直到遇到下一个 `yield`[^4] - 迭代结束后抛出 `StopIteration` 异常[^2] #### 二、执行流程解析 1. **首次调用** `next(gen)`:函数从头执行到第一个 `yield`,返回该值 2. **后续调用** `next(gen)`:从上个 `yield` 后继续执行,直到下一个 `yield` 3. **无更多 yield**:抛出 `StopIteration`[^4] 例如: ```python def example(): print("开始") yield 10 print("恢复执行") yield 20 gen = example() next(gen) # 输出"开始",返回10 next(gen) # 输出"恢复执行",返回20 ``` #### 三、高级特性 1. **yield from(简化嵌套生成器)** ```python def nested_generator(): yield from range(3) # 委托给range yield from ["a", "b"] # 委托给列表 for item in nested_generator(): print(item) # 依次输出: 0,1,2,"a","b" ``` - 自动遍历可迭代对象,无需手动循环[^1] 2. **生成器表达式** ```python squares = (x*x for x in range(5)) # 圆括号创建生成器 print(list(squares)) # [0,1,4,9,16] ``` 3. **双向通信** ```python def interactive_gen(): val = yield "准备接收" # 首次返回"准备接收" while val: val = yield f"收到: {val}" gen = interactive_gen() print(next(gen)) # 输出: 准备接收 print(gen.send("数据1")) # 输出: 收到: 数据1 print(gen.send("数据2")) # 输出: 收到: 数据2 ``` #### 四、核心优势 1. **惰性计算**:按需生成值,避免一次性加载大数据集[^3] 2. **内存高效**:仅存储当前状态,不占用完整序列内存[^5] 3. **无限序列**:可表示无限流数据(如传感器数据流) ```python def infinite_counter(): count = 0 while True: yield count count += 1 ``` #### 五、典型应用场景 1. 大型文件逐行处理 2. 流式数据管道(如 Kafka 消费者) 3. 状态机实现 4. 协程与异步编程基础 > 关键区别:普通函数使用 `return` 后立即释放上下文,而生成器通过 `yield` 保留所有局部变量状态[^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值