python生成器yield

今天看源码的时候看到了一个比较有意思的函数：yield

功能与return类似，都是返回定义的函数的一个结果，不同的是return返回后这次调用函数就结束了，除了返回值，其余临时变量都会被清除。而yield会停止在当前步，并保留其余变量的值，等下次调用该函数时，从yield的下一步继续往下运行。

yield的好处是如果函数需要很大的内存，比方说需要计算并返回一个很大的数列，如果用return，我们只能用一个list来存储每一步再输出，而用yield的话，只需要一个变量的内存即可，每次输出当前步的值，下次调用函数接着从这一步继续。

文字不太好说明，看一个很容易理解的例子：（python3.6）

我们定义一个函数test()，看看return的效果

def test(n):
    for i in range(n):
        return i
        print('mark')

测试结果

for i in range(5):
    print(test(3))

输出

每次调用函数时碰到return就自动结束了，返回当前i值

再来看看yield的效果：

def test2(n):
    for i in range(n):
        yield i
        print('mark')

测试

for i in range(5):
    print(test2(3))

输出

<generator object test2 at 0x12d245200>
<generator object test2 at 0x12d245200>
<generator object test2 at 0x12d245200>

只要函数中含有yield，python就会默认这个函数是一个生成器，这个测试相当于重复打开了三次生成器

生成器需要用next()调用

测试

t = test2(3)
for i in range(3):
    print('i=',i)
    print(next(t))

next(t) 等同于 t.__next__()

结果

i= 0
0
i= 1
mark
1
i= 2
mark
2

可以看到，第一次返回i=0之后，第二次再调用函数时，从yield i的下一步继续，即print('mark')。

生成器还支持用send()将值传递进函数：

def test3():
    value = (yield 1)
    print(value)
    print('mark1')
    value = (yield value)
    print(value)
    print('mark2')

测试

t2 = test3()
print(t2.__next__())
print('-----------')
print(t2.send(2))
print('-----------')
print(t2.send(3))

输出

1
-----------
2
mark1
2
-----------
3
mark2
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-102-56e62df29d71> in <module>()
      4 print(t2.send(2))
      5 print('-----------')
----> 6 print(t2.send(3))

StopIteration:

第一次next()返回1，并在当前停止，send(2)会将2传输给当前停止的那一步yield处，即相当于value = (yield 1)变为value = (2)

然后继续运行

    print(value)
    print('mark1')
    value = (yield value)

碰到yield再次停止，返回此时的vlue值2，之后send(3)将3传输给当前停止那一步yield处，即第二个yield value处，继续运行

    print(value)
    print('mark2')

生成器运行结束后生成StopIteration

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