python中yield和return究竟有什么区别,怎么用?

本文详细解释了Python中生成器的概念及其实现方式,并通过示例对比了生成器与普通函数的区别,尤其是yield关键字与return语句的不同作用。

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yield

yield是用于生成器。什么是生成器,你可以通俗的认为,在一个函数中,使用了yield来代替return的位置的函数,就是生成器。它不同于函数的使用方法是:函数使用return来进行返回值,每调用一次,返回一个新加工好的数据返回给你;yield不同,它会在调用生成器的时候,把数据生成object,然后当你需要用的时候,要用next()方法来取,同时不可逆。你可以通俗的叫它"轮转容器",可用现实的一种实物来理解:水车,先yield来装入数据、产出generator object、使用next()来释放;好比水车转动后,车轮上的水槽装入水,随着轮子转动,被转到下面的水槽就能将水送入水道中流入田里。

def func3():
for i in range(1,5):
    yield i#装入

gob = func3()#generator 类型
print next(gob)#1    释放的第一个装入的数据,(先入先出)
print next(gob)#2
print next(gob)#3
print next(gob)#4

print next(gob)#报错
复制代码

return

这个大家都知道了,一句话,return既可以终止函数的执行,也可以返回函数加工处理好的数据,只是这个数据需要一个载体来进行保存,通常是变量。非条件判断的时候,只要遇见return,函数就结束执行。

转载于:https://www.cnblogs.com/neightchen/p/6669659.html

<think>我们正在讨论Python中的yieldfrom语法。yieldfrom是Python3.3引入的一个语法结构,它用于在生成器函数中委托给另一个生成器(或任何可迭代对象)。它的主要作用有两个:1.简化生成器中的代码,特别是当需要嵌套生成数据时。2.允许生成器将部分操作委托给另一个生成器,形成一个生成器链,这样可以直接将子生成器的值传递到外层生成器,同时也能正确处理子生成器的返回值(在Python3.3之后支持)。基本语法:yieldfrom<expression>其中,expression必须是一个可迭代对象(比如生成器、迭代器、列表等)。使用yieldfrom的好处:-避免我们手动迭代子生成器,并逐个yield值,使代码更简洁。-自动处理子生成器中的StopIteration异常,并可以捕获返回值(通过StopIteration.value)。一个典型的例子是我们在生成器中需要嵌套另一个生成器:在没有yieldfrom的时候,我们需要这样写:foriteminsub_generator():yielditem有了yieldfrom之后,我们可以简写为:yieldfromsub_generator()此外,yieldfrom还允许我们在子生成器返回时获取返回值。注意:子生成器必须是一个生成器函数,并且通过return语句返回值(在生成器中,returnexpr会引发StopIteration(expr)异常,而yieldfrom会捕获这个异常,并将其value作为返回值)。下面我们通过一个例子来详细说明。例1:使用yieldfrom扁平化嵌套列表例2:使用yieldfrom与子生成器通信,并获取返回值我们将给出两个示例代码。</think> 在 Python 中,`yield from` 语法(PEP 380)用于**委托生成器操作**,让一个生成器将其部分操作委托给另一个生成器(或任何可迭代对象)。它的核心作用是简化生成器协作代码,避免手动处理嵌套生成器的迭代值传递。 ### 主要作用: 1. **委托生成**:直接将子生成器的所有值返回给主调用方 2. **双向通信**:传递 `send()` `throw()` 到子生成器 3. **自动结束处理**:自动捕获子生成器的 `StopIteration` 并提取返回值 ### 示例代码及详解 #### 基础用法:扁平化嵌套生成器 ```python def sub_generator(): yield 2 yield 3 def main_generator(): yield 1 # 委托给 sub_generator yield from sub_generator() # 等价于 for x in sub_generator(): yield x yield 4 # 测试 gen = main_generator() print(list(gen)) # 输出: [1, 2, 3, 4] ``` **解释**: - `main_generator` 将执行权委托给 `sub_generator` - 无需手动迭代 `sub_generator` 并 `yield` 每个值 - 输出结果等同于在 `main_generator` 中直接 `yield 1; yield 2; yield 3; yield 4` --- #### 高级用法:带返回值的委托 ```python def sub_generator(): yield "A" yield "B" return "Done!" # 返回值通过 StopIteration 传递 def main_generator(): result = yield from sub_generator() yield f"Sub-generator returned: {result}" # 测试 gen = main_generator() print(next(gen)) # 输出: A print(next(gen)) # 输出: B try: print(next(gen)) # 输出: Sub-generator returned: Done! except StopIteration: pass ``` **解释**: 1. `sub_generator` 返回的 `"Done!"` 会被赋值给 `result` 2. 委托机制自动捕获 `StopIteration` 并提取返回值 3. `main_generator` 继续执行后续的 `yield` 语句 --- #### 双向通信示例 ```python def sub_generator(): val = yield "Ready" yield f"Received: {val}" return "Complete" def main_generator(): ret = yield from sub_generator() yield f"Final: {ret}" # 测试 gen = main_generator() print(gen.send(None)) # 输出: Ready(必须用 None 启动) print(gen.send("Hello")) # 输出: Received: Hello print(gen.send(None)) # 输出: Final: Complete(触发 StopIteration) ``` **关键点**: - `gen.send("Hello")` 直接传递到 `sub_generator` 内部 - 子生成器恢复执行并处理发送的值 - 返回值继续由委托机制处理 --- ### 与手动迭代对比 **不使用 `yield from` 的等效代码**: ```python def manual_delegation(): yield 1 # 手动迭代子生成器 sub = sub_generator() try: while True: x = next(sub) yield x except StopIteration as e: result = e.value yield f"Result: {result}" ``` `yield from` 自动完成了: 1. 迭代子生成器 2. 传递 `send()/throw()` 3. 处理 `StopIteration` 返回值 ### 适用场景 - 生成器组合管道处理 - 异步编程(`asyncio` 的基础) - 递归生成器(如树遍历) - 实现基于生成器的协程
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