Python中return与yield的区别

博主在学习Scrapy时,对spider中使用yield而非return返回结果存疑。经查询得知,return和yield都可返回结果,但yield让函数成生成器,处理数据时得一个结果返回一个,内存占用小、效率高;return则一次性返回所有结果,内存需求大、效率低。

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Python中return与yield的区别

在学习scrapy中遇到在spider中处理数据之后使用yield返回结果,而不是return返回结果,有所疑问,故而baidu得到以下结果。

相同点

  1. return与yield相同,都可以返回结果

不同点

  1. 按照定义定义来说yield是让函数成为一个生成器,在我自己理解的话,所谓生成器,就比方说得到一个结果则返回一个结果,这样内存空间会小很多,而对于return来说,则是得到所有结果之后全部一次性全部返回,这样的所需要的内存空间会大很多,而且效率会比yield要低很多。
  2. 对于效率这方面我自己的理解的话是:如果你需要对一组数据处理之后还有下一步的操作,在使用return的时候需要的到数据处理完毕之后再进行下一步;但是对于yield来说,在处理数据的同时会返回处理结果,这样的话处理数据可以与洗一个步骤同时进行,这样就提高了软件处理事件的效率

以上为本人自己的理解,若有不对的地方还望各位大佬及时指正,谢谢

### Python 中 `yield` `return` 的区别及使用场景 #### 基本概念 `return` `yield` 都是用来从函数中返回值的关键字,但在功能用途上有显著差异。两者的主要区别在于返回方式以及适用场景。 --- #### 数据返回机制 - **Return**: 当一个函数通过 `return` 返回值时,该函数会结束运行并退出,无法继续执行后续代码[^1]。 - **Yield**: 函数中的 `yield` 不会导致函数终止,而是暂停当前状态并将控制权交还给调用者。当再次调用此函数时,可以从上次暂停的地方恢复执行[^4]。 --- #### 内存效率比较 - **Return**: 它会在单次调用中将所有计算结果一次性返回,这可能占用大量内存资源,尤其是在处理大规模数据集时[^2]。 - **Yield**: 利用了生成器的概念,逐条生成所需的数据项而无需存储完整的列表于内存之中,因此非常适合用于大数据流或者无限序列的生成。 --- #### 错误处理能力 除了基本的功能外,在某些特定情况下比如错误管理方面也有不同表现: - **Return** 可以直接携带错误信息或异常反馈给调用端以便进一步操作[^3]。 - 而对于 `yield`, 若要实现类似的错误传递,则需借助额外手段如抛出自定义异常等更复杂的方式完成相同目标。 --- #### 示例代码展示 以下是两个分别采用 `return` `yield` 实现同样逻辑的例子: ##### 使用 Return 的例子 ```python def get_numbers_return(): return [i for i in range(5)] numbers = get_numbers_return() print(numbers) # 输出:[0, 1, 2, 3, 4] ``` ##### 使用 Yield 的例子 ```python def get_numbers_yield(): for i in range(5): yield i generator = get_numbers_yield() for number in generator: print(number) # 依次输出:0\n1\n2\n3\n4 ``` 上述两段程序虽然最终效果相似,但前者创建了一个包含五个整数的实际列表对象;后者则构建的是一个生成器对象,仅在遍历时才逐一产出数值。 --- ### 总结 综上所述,选择使用 `return` 还是 `yield` 应依据具体需求决定。如果只需要简单地获取固定集合的结果且不关心性能开销的话可以选择 `return`; 若涉及海量数据处理或是希望优化空间利用率的情形下推荐优先考虑运用 `yield`.
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