关于Python中的 yield

本文详细解析了Python中yield关键字的使用,强调其在生成器(generator)中的作用,包括节省内存和灵活的数据处理方式。通过实例说明了yield如何在函数中生成迭代器,以及next()和send()函数的应用。

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今天研究一下 python 中的 yield。

首先要明白的是 generator 叫做“迭代器”,是可以用在 for 循环中的,包括 生成器 和 带有 yield 表达式的 generator function.

              这里yield 有两个优点:

                               1. 不会把所有数据取出来放进内存里,而是返回一个对象,用多少取多少,节省内存空间。

                               2. 从上一次中断的地方继续,不会结束循环。

                        这里可以想一下你做爬虫的那个 work_list[],实际上是非常大的,直接用for循环去访问没有用yield访问来的科学。

 

1. yield

yield英文意思是“生产” / "屈服"。其实加了 yield的函数就是一个generator。next() 函数可以让generator 执行。

这里看一个例子。

可以看到直接调用这个 test() 函数,函数并没有执行,而是返回了一个 generator 的对象,因为函数里面有yield表达式。通过next() 函数可以恢复 generator 执行,直到下一个yield 。

可以看到,第一个 next(),函数执行到第一个yield。第二个 next() ,寻找下一个yield,最后没有yield,会报异常。 

next() 和 send(None)

在 generator 这里,next() 和 send(None) 的作用是一样的。

next(c) 就相当于 c.send(None) 。 看一个例子

这里主要看一下。首先每次 next() 都把 generator 推向下一个 yield。 send() 函数如果含参数的话,就会替换 yield 表达式。从而输出。

使用 generator

在之前的云图脚本中,我们使用 jieba.cut() 方法返回的对象就是一个 gene。只需要用循环去访问即可。

其实我们在 genertaror 中,基本从来都不会用到 next() 函数去写,上面写的东西只是给你理解 generator 这个东西。

下面看一个实际应用的例子

实际上对于 generator 在 for 循环中的调用,应该是一直在内部调用 next() 直到抛出异常。

<think>嗯,用户想了解Pythonyield的用法生成器的相关知识。首先,我需要回顾一下生成器的基本概念。生成器是一种特殊的迭代器,可以通过函数来创建,而yield关键字就是用来定义生成器的关键。用户可能已经知道普通的函数使用return返回值,但yield的不同之处在于它会暂停函数执行并保留状态,下次调用时继续执行。 接下来,我需要解释yield的工作流程。例如,当函数执行到yield语句时,会返回一个值,但不会退出函数,而是保持当前状态。下次调用next()时,函数从yield之后继续执行。这点可能需要用例子来说明,比如斐波那契数列的生成器,这样用户能更直观地理解。 然后,生成器的优势是什么?内存效率高,因为不需要一次性生成所有数据,而是按需生成。这在处理大数据时特别有用。比如,当用户需要处理一个很大的文件或者数据集时,生成器可以逐个产生数据,而不是全部加载到内存中。这可以引用用户提供的引用内容中的例子,比如sum(firstn(1000000)),说明生成器如何提升性能。 另外,用户可能想知道生成器的应用场景。比如流式处理、惰性计算、协程等。这些场景需要展开说明,让用户了解实际使用中的情况。比如,使用生成器处理日志文件,逐行读取处理,而不是一次性读入内存。 用户提供的引用中有提到生成器迭代器的区别,可能需要对比说明。生成器是迭代器的一种,但更简洁,不需要实现__iter____next__方法,只需使用yield即可。引用中的斐波那契例子可以再次使用,展示生成器的简洁性。 还要注意yield的常见误区,比如函数中使用yield后,函数就变成了生成器函数,调用时返回生成器对象,而不是直接执行。这点需要强调,避免用户误解。同时,生成器只能遍历一次,之后需要重新创建,这也是需要注意的地方。 用户的问题可能涉及如何创建生成器,除了函数中使用yield,还可以用生成器表达式。比如(i for i in range(10)),列表推导式类似,但使用圆括号。这点可能需要补充说明,以全面回答用户的问题。 最后,结合用户提供的引用内容,引用相关的部分来支持解释,比如引用[3]提到的yield类似return,但函数不会释放状态,这点需要强调。同时,引用[2]中的例子可以说明生成器在性能上的优势,比如处理大量数据时节省内存。 总结来说,回答的结构应该包括:生成器的定义、yield的工作机制、生成器的优势、应用场景、与迭代器的对比、创建方式以及注意事项。通过例子引用中的内容来增强解释的可信度,并确保语言通俗易懂,帮助用户逐步理解。</think>### Python yield 用法及生成器详解 #### 一、生成器的核心概念 生成器是一种特殊的迭代器,通过函数中的`yield`关键字实现。与普通函数使用`return`不同,`yield`会**暂停函数执行并保留当前状态**,下次调用时从暂停处继续执行[^3]。 #### 二、yield 的工作机制 1. **执行流程** - 当函数执行到`yield`时,返回右侧表达式的值 - 函数状态(变量值、执行位置)被冻结 - 下次调用`next()`时,从`yield`下一行继续执行 ```python def count_down(n): while n > 0: yield n n -= 1 gen = count_down(3) print(next(gen)) # 输出 3 print(next(gen)) # 输出 2 ``` 2. **状态保持特性** 生成器函数中的局部变量在多次调用中会保持状态,而普通函数每次调用都会重新初始化变量[^3]。 #### 三、生成器的核心优势 1. **内存效率** 按需生成数据,避免一次性加载所有数据到内存。例如处理百万级数据: ```python def large_dataset(): for i in range(1_000_000): yield i * 2 ``` 此生成器仅需几十字节内存,而列表需要约8MB[^2]。 2. **惰性计算特性** 数据只有在被请求时才会生成,适合处理: - 无限序列(如斐波那契数列) - 流式数据(如日志文件实时处理) - 大数据集分块处理 #### 四、典型应用场景 1. **高效迭代器实现** ```python def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b fib = fibonacci() print([next(fib) for _ in range(10)]) # 输出前10项 ``` 2. **协程实现基础** `yield`可实现双向通信,是协程编程的基础: ```python def coroutine(): while True: received = yield print(f"Received: {received}") c = coroutine() next(c) # 启动协程 c.send("Hello") # 输出 Received: Hello ``` #### 五、生成器进阶用法 1. **表达式形式** 使用圆括号创建生成器表达式: ```python squares = (x*x for x in range(10)) sum(squares) # 返回 285 ``` 2. **数据管道构建** 多生成器串联实现复杂处理流程: ```python def read_lines(file): with open(file) as f: for line in f: yield line.strip() def filter_comments(lines): for line in lines: if not line.startswith('#'): yield line pipeline = filter_comments(read_lines('config.ini')) ``` #### 六、注意事项 1. **一次性特性** 生成器遍历完成后需要重新创建: ```python gen = (x for x in range(3)) list(gen) # [0,1,2] list(gen) # [] ``` 2. **异常处理** 使用`generator.close()`或`generator.throw()`管理生成器生命周期。
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