python 中的 yield 关键字 是个啥?

嗯哈,小伙伴们, 昨天看爬虫代码的时候,遇到了个 关键字,给我整蒙了,这是个啥,怎么能这样乱来?

 

先贴一下我昨天看到了什么:

def parse_one_page(html):
    pattern = re.compile('')
    items = re.findall(pattern,html)
    for item in items:
        yield{
            'index': item[0],
            'image': item[1],
            'title': item[2].strip(),
            'actor': item[3].strip()[3:] if len(item[3])>3 else '',
            'time': item[4].strip()[5:] if len(item[4])>5 else '',
            'score': item[5].strip() + item[6].strip()
        }

 

看到没, 第五行,对,就是那个东西   yield !!!!!!!!!!

yield   yield    yield   yield    yield   yield    yield   yield    yield   yield    yield   yield    yield   yield  

 

thiS IS WHAT ???? 

 

嗯,老规矩,先说直觉上 ,yield是个什么、

yield 就是个 return, 但是他和return又有所不同。

 

如果我们在一个函数中遇到了 return,我们就直接结束了那个函数调用,得到该返回值。

但 yield 确不一样,如果我们用 yield作为替代 return作为返回关键字的存在时, 它会一次一次的进行返回。

 

没错!!!!!!!

对, 就像挤牙膏,你和他要一次,他就给你一点。

 

def getnum():
    for i in range(3):
        yield i

 

for num in getnum():
    print(num)

getnum的返回值i 是有 yield指定的, 由上面我们知道, 我们想要获得 getnum()函数所有的返回值,得耐心一些慢慢挤牙膏,一步一步来。

getnum()函数一共会返回三次,分别是 0 1 2,ok

 

在下面的for 代码中,我们的数据来源是getnum()函数,每遍历这个函数一次,就相当于 我们从getnum()要了一次由yield指定的返回值,所以下面的for  输出为 0 1 2.

 

注意:每次从getnum()中得到yield指定输出时, 函数的执行顺序总是 从前一次的yield 终止处开始,达到下一次yield输出为止。

 

就像我们第一次调用getnum()函数,一开始是在第二行,然后在第三行yield指定处返回,此时函数终止。

第二次再需要getnum()的值时,由于上一次 第三行的for执行完毕了,此时又从第二行开始执行,然后又执行完yield 输出为止。

 

ok。。。。。。。。这便是只觉了。

 

正统的解法   应该是在告诉你 什么是生成器, 什么是迭代器之类的,  我认为看那些会比较好,这篇毕竟只是只觉得内容,入门会用而已。~~~~

 

88

 

 

 

 

 

 

<think>Pythonyield关键字用于定义生成器函数。生成器函数在调用时返回一个生成器对象,该对象可以迭代以获取序列值。每次迭代时,生成器函数执行到yield语句处暂停,返回yield后的值,并在下次迭代时从暂停处继续执行。yield不仅可以从生成器函数返回值,还可以接收外部通过send()方法传入的值。</think> ### Python中的 `yield`关键字详解`yield`是Python的核心关键字,用于创建**生成器函数**。它使函数变为可暂停和恢复的状态机,在每次调用时产出值并保留执行上下文,是处理大数据流、惰性计算和协程的基石。 #### 基本工作原理 ```python def simple_counter(n): print("生成器启动") count = 0 while count < n: print(f"即将产出值 {count}") yield count # 在此暂停并返回值 count += 1 print(f"恢复执行,count={count}") # 创建生成器对象 gen = simple_counter(3) print("首次调用:", next(gen)) # 输出: 0 print("第二次调用:", next(gen)) # 输出: 1 print("第三次调用:", next(gen)) # 输出: 2 ``` 执行过程说明: 1. **首次调用 `next()`**: - 执行到 `yield count` 暂停 - 返回当前 `count(0)`,输出: ``` 生成器启动 即将产出值 0 首次调用: 0 ``` 2. **第二次调用 `next()`**: - 从 `yield` 后恢复执行 - 执行 `count += 1`,输出: ``` 恢复执行,count=1 即将产出值 1 第二次调用: 1 ``` 3. **后续调用**:类似步骤2,直至达到循环结束条件 #### 双向通信:`yield` 作为表达式 `yield` 不仅能产出值,还能**接收外部输入值**: ```python def interactive_adder(): total = 0 while True: # yield右侧返回值,左侧接收外部传入的值 value = yield total print(f"接收到值: {value}") if value is None: break total += value adder = interactive_adder() next(adder) # 启动生成器 print("当前总和:", adder.send(5)) # 输出: 5 print("当前总和:", adder.send(3)) # 输出: 8 print("当前总和:", adder.send(None)) # 结束生成器 ``` #### 高级应用场景 1. **无限序列生成** ```python def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b fib = fibonacci() print([next(fib) for _ in range(5)]) # [0, 1, 1, 2, 3] ``` 2. **内存高效的文件处理** ```python def read_large_file(filename): with open(filename, &#39;r&#39;) as file: for line in file: processed = line.strip().upper() yield processed # 逐行处理,避免内存溢出 # 处理10GB文件只需几十KB内存 for line in read_large_file(&#39;huge_log.txt&#39;): if &#39;ERROR&#39; in line: print(line) ``` 3. **状态机实现** ```python def traffic_light(): states = [&#39;RED&#39;, &#39;YELLOW&#39;, &#39;GREEN&#39;] index = 0 while True: signal = yield states[index] if signal == "NEXT": index = (index + 1) % len(states) light = traffic_light() next(light) # 初始化 print(light.send(None)) # RED print(light.send("NEXT")) # YELLOW print(light.send("NEXT")) # GREEN ``` #### 性能对比:生成器 vs 普通函数 ```python import sys # 普通函数:返回所有结果 def get_range(n): return list(range(n)) # 生成器函数:按需产出 def yield_range(n): i = 0 while i < n: yield i i += 1 n = 1000000 print("普通列表内存:", sys.getsizeof(get_range(n))) # 约90000KB print("生成器内存:", sys.getsizeof(yield_range(n))) # 128B(固定) ``` #### 核心特性总结 1. **惰性求值**:仅在需要时计算值 2. **状态保持**:局部变量在执行暂停间保持不变 3. **内存效率**:O(1)内存复杂度处理无限序列 4. **双向通信**:通过`send()`实现生成器与调用方交互 5. **异常处理**:支持`generator.throw()`注入异常
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