python yied 用法简单理解

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yield常见用法：该关键字用于函数中会把函数包装为generator。然后可以对该generator进行迭代: for x in fun(param).

按照我的理解，可以把yield的功效理解为暂停和播放。

在一个函数中，程序执行到yield语句的时候，程序暂停，返回yield后面表达式的值，在下一次调用的时候，从yield语句暂停的地方继续执行，如此循环，直到函数执行完。

扩展：

next函数与send函数很相似，都能获得生成器的下一个yield后面表达式的值，不同的是send函数可以向生成器传参。

yield from:封装包含yield的函数，使得子函数也为一个generator.
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Python中的yield
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06-06 3040
通过使用yield，函数的计算结果可以“惰性”地逐步得出，并且不需要将所有结果保存在内存中，这在很多情况下是非常有用的。此外，yield语句还可以实现协程的功能，使得函数可以在多个执行上下文之间自由切换，从而实现异步编程。而使用yield语句则可以将函数变成一个生成器，能够按照要求（即迭代时）“生成”值，而不是一次性计算出所有值然后返回。因此，使用yield语句的主要目的是使函数变成一个生成器，能够按需产生计算结果，达到更高效、更灵活的目的。
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在Python中，yield关键字主要用于生成器函数（generator functions）中，其目的是使函数能够像迭代器一样工作，即可以被遍历，但不会一次性将所有结果都加载到内存中。yield函数属性当一个函数包含yield关键字时，这个函数就变成了一个生成器函数。调用生成器函数并不会立即执行函数体内的代码，而是返回一个生成器对象。生成器对象可以被迭代，每次迭代时，生成器函数会从上次离开的地方继续执行，直到遇到下一个yield语句，然后返回一个值，并保存当前状态，以便下次继续执行。
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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...
yied和return区别
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09-03
<think> 首先，用户的问题是关于编程中的 yield 和 return 的区别。用户说："我想了解yield和return的区别"，并提供了几个引用。我需要基于这些引用来解释。 关键点是： - yield 用于生成器函数。 - return 用于正常函数，返回后就结束函数。 - yield 在返回值时暂停函数，允许稍后恢复执行。 回顾引用： - 引用[1]：yield 在返回值后交出CPU使用权，函数暂停，直到调用 send() 或 next() 才继续。 - 引用[2]：yield 使函数成为生成器，使用 next() 来取值；return 直接返回值结束函数。比喻为水车。 - 引用[3]：yield 暂停函数，next 调用时从上次暂停处继续。 - 引用[4]：return 立即终止函数，yield 暂停并允许恢复。 - 引用[5]：yield 返回生成器对象，需要通过 next() 获取值。 用户的上一个问题或上下文：用户没有提供先前的对话，但从系统指令看，我需要生成相关问题。用户当前的问题是直接问区别。 我的回答结构： - 必须使用中文。 - 行内数学表达式用 $...$，但这里可能不涉及数学，除非讨论算法性能等。用户问题是关于编程的，所以可能不需数学。 - 独立公式用 $$...$$，但这里可能不需要。 - 回答清晰可靠，逐步解释。 - 在引用段落末尾自然地添加引用标识，如 [^1]。 - 生成相关问题。 组织回答： 1. **介绍基本概念**：简要解释 return 和 yield 是什么。 2. **主要区别**： - return：结束函数，返回一次值。 - yield：暂停函数，返回生成器，允许多次返回值。 3. **执行流程**： - return：立即终止函数，清理局部变量。 - yield：函数暂停，保留状态，直到下次调用 next()。 4. **用途**： - return 用于常规函数。 - yield 用于创建生成器，用于迭代或惰性求值。 5. **示例**：提供简单代码示例展示差异。 6. **结论**：总结关键点。 7. **生成相关问题**：在结尾添加相关问题。 添加引用： - 在解释中引用提供的信息，末尾加 [^1], [^2] 等。我需要确保引用正确对应。引用来自用户提供的文本，我可以直接参考它们。 例如： - 当提到 yield 暂停函数时，引用 [^1]。 - 当提到生成器需要 next() 调用时，引用 [^2]。 - 等等。 相关问题生成： - 基于主题，如： 1. 如何在实际项目中使用生成器？ 2. yield 在异步编程中的应用？ 3. 生成器与迭代器的区别？ 4. 性能比较：yield vs return 在大型数据处理中？ 5. yield 的常见错误用法？ 确保回答真实可靠：基于标准编程知识，Python 中的生成器概念。 最终回答结构： - 开头：直接回答问题。 - 主体：逐步解释区别。 - 结尾：总结并添加相关问题。 </think> ### yield 与 return 的区别 在编程中，`yield` 和 `return` 都是用于函数返回值的机制，但它们在执行流程、功能和适用场景上存在根本差异。下面我将基于引用内容逐步解释它们的区别，确保解释清晰易懂。 #### 1. **基本概念** - **return**：用于常规函数。当函数执行到 `return` 语句时，会立即返回指定的值，并结束整个函数的执行。局部变量和状态会被清理，函数无法再从上次位置恢复 [^4]。 - **yield**：用于生成器函数（generator）。`yield` 在返回值时会暂停函数的执行，保留当前状态（如局部变量），允许稍后通过 `next()` 或 `send()` 方法恢复执行，继续从暂停点运行。它返回一个生成器对象，而不是直接返回值 [^2][^3]。 #### 2. **主要区别** - **执行流程**： - `return`：执行后立即结束函数。例如： ```python def example_return(): print("Start") return 10 # 返回10，函数结束 print("End") # 这行代码永远不会执行 print(example_return()) # 输出: Start 10 ``` 函数调用后直接输出结果，后续代码被跳过 [^1][^4]。 - `yield`：执行后暂停函数，保留状态。每次调用 `next()` 或 `send()` 时，函数从上次暂停处继续执行。例如： ```python def example_yield(): print("Start") yield 5 # 暂停并返回5 print("Resuming") yield 10 gen = example_yield() # 创建生成器对象 print(next(gen)) # 输出: Start 5（暂停） print(next(gen)) # 输出: Resuming 10（继续） ``` 函数在 `yield` 处暂停，下次调用从下一行代码恢复 [^1][^3][^4]。 - **返回值形式**： - `return`：直接返回单个值（或对象），函数调用后立即获得结果。 - `yield`：返回一个生成器对象（generator object），需要通过迭代（如 `next()` 或 `for` 循环）逐个获取值。生成器适合处理序列数据或惰性求值（lazy evaluation）[^2][^5]。 - **状态保留**： - `return`：函数结束后，所有局部变量被销毁，状态不可复用。 - `yield`：函数状态（如局部变量和指针）被保留，允许多次恢复执行。这使得生成器能用于迭代大型数据集或无限序列 [^4][^5]。 #### 3. **关键行为对比** - **终止 vs 暂停**： - `return` 终止函数，后续代码无效。 - `yield` 暂停函数，代码可继续执行 [^1][^4]。 - **调用方式**： - `return`：函数直接调用（如 `func()`）。 - `yield`：必须通过生成器对象迭代（如 `next(gen)` 或 `for val in gen:`）[^2][^3]。 - **内存效率**： - `return`：适合一次性返回所有数据，可能导致内存溢出（如大型列表）。 - `yield`：惰性生成值，内存高效。例如，处理大文件时，生成器逐行读取，而非加载整个文件 [^5]。 #### 4. **示例说明** 考虑一个简单案例：计算数字列表的平方。 - 使用 `return`： ```python def squares_return(n): results = [] for i in range(n): results.append(i**2) return results # 返回整个列表 print(squares_return(3)) # 输出: [0, 1, 4]（函数结束） ``` 如果 `n` 很大（如 1 亿），会消耗大量内存 [^5]。 - 使用 `yield`： ```python def squares_yield(n): for i in range(n): yield i**2 # 每次暂停返回一个值 gen = squares_yield(3) print(next(gen)) # 输出: 0（暂停） print(next(gen)) # 输出: 1（暂停） print(next(gen)) # 输出: 4（结束） ``` 生成器逐个生成值，内存占用小，适合大规模数据 [^1][^2]。 #### 5. **总结** - **return**：用于快速结束函数并返回单一结果，适合常规任务。 - **yield**：用于创建生成器，支持迭代和状态保留，适合大数据处理、惰性求值和协程（如异步编程）[^1][^2][^3]。 核心区别在于 `yield` 的暂停机制使函数可复用，而 `return` 是终止机制。这类似于水车的比喻：`yield` 像水槽装入数据，`next()` 像取出数据，按顺序处理 [^2]。
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