python中yield的用法详解——最简单，最清晰的解释+补充说明&傻傻的for循环

快来打我* 2023-02-18 09:32 40阅读 0赞

原文转自:https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856/

另,可参考[https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/][https_www.ibm.com_developerworks_cn_opensource_os-cn-python-yield](Python yield 使用浅析 廖 雪峰 2012 年 11 月 22 日发布)

转载说明,很少见的博文,把yield说明如此通透,作者如做培训,一定是个极好的老师. 补充说明在最后.

(冯爽朗 2019-04-02 13:29:31  232342  已收藏 1023)  
  
首先我要吐槽一下，看程序的过程中遇见了yield这个关键字，然后百度的时候，发现没有一个能简单的让我懂的，讲起来真TM的都是头头是道，什么参数，什么传递的，还口口声声说自己的教程是最简单的，最浅显易懂的，我就想问没有有考虑过读者的感受。

接下来是正题：

首先，如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看做“return”，这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值，返回之后程序就不再往下运行了。看做return之后再把它看做一个是生成器（generator）的一部分（带yield的函数才是真正的迭代器），好了，如果你对这些不明白的话，那先把yield看做return,然后直接看下面的程序，你就会明白yield的全部意思了：

def foo():
        print("starting...")
        while True:
            res = yield 4
            print("res:",res)
    g = foo()
    print(next(g))
    print("*"*20)
    print(next(g))

就这么简单的几行代码就让你明白什么是yield，代码的输出这个：

starting...
    4
    ********************
    res: None
    4

直接解释代码运行顺序，相当于代码单步调试：

1.程序开始执行以后，因为foo函数中有yield关键字，所以foo函数并不会真的执行，而是先得到一个生成器g(相当于一个对象)

2.直到调用next方法，foo函数正式开始执行，先执行foo函数中的print方法，然后进入while循环

3.程序遇到yield关键字，然后把yield想想成return,return了一个4之后，程序停止，并没有执行赋值给res操作，此时next(g)语句执行完成，所以输出的前两行（第一个是while上面的print的结果,第二个是return出的结果）是执行print(next(g))的结果，

4.程序执行print("\*"\*20)，输出20个\*

5.又开始执行下面的print(next(g)),这个时候和上面那个差不多，不过不同的是，这个时候是从刚才那个next程序停止的地方开始执行的，也就是要执行res的赋值操作，这时候要注意，这个时候赋值操作的右边是没有值的（因为刚才那个是return出去了，并没有给赋值操作的左边传参数），所以这个时候res赋值是None,所以接着下面的输出就是res:None,(*只有一个4,没有后续新值*)

6.程序会继续在while里执行，又一次碰到yield,这个时候同样return 出4，然后程序停止，print函数输出的4就是这次return出的4.

到这里你可能就明白yield和return的关系和区别了，带yield的函数是一个生成器，而不是一个函数了，这个生成器有一个函数就是next函数，next就相当于“下一步”生成哪个数，这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的，所以调用next的时候，生成器并不会从foo函数的开始执行，只是接着上一步停止的地方开始，然后遇到yield后，return出要生成的数，此步就结束。

\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*

def foo():
        print("starting...")
        while True:
            res = yield 4
            print("res:",res)
    g = foo()
    print(next(g))
    print("*"*20)
    print(g.send(7))

再看一个这个生成器的send函数的例子，这个例子就把上面那个例子的最后一行换掉了，输出结果：

starting...  
4  
\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*  
res: 7  
4  
先大致说一下send函数的概念：此时你应该注意到上面那个的紫色的字，还有上面那个res的值为什么是None，这个变成了7，到底为什么，这是因为，send是发送一个参数给res的，因为上面讲到，return的时候，并没有把4赋值给res，下次执行的时候只好继续执行赋值操作，只好赋值为None了，而如果用send的话，开始执行的时候，先接着上一次（return 4之后）执行，先把7赋值给了res,然后执行next的作用，遇见下一回的yield，return出结果后结束。

5.程序执行g.send(7)，程序会从yield关键字那一行继续向下运行，send会把7这个值赋值给res变量

6.由于send方法中包含next()方法，所以程序会继续向下运行执行print方法，然后再次进入while循环

7.程序执行再次遇到yield关键字，yield会返回后面的值后，程序再次暂停，直到再次调用next方法或send方法。

这就结束了，说一下，为什么用这个生成器，是因为如果用List的话，会占用更大的空间，比如说取0,1,2,3,4,5,6............1000

你可能会这样：

for n in range(1000):  
    a=n  
这个时候range(1000)就默认生成一个含有1000个数的list了，所以很占内存。

这个时候你可以用刚才的yield组合成生成器进行实现，也可以用xrange(1000)这个生成器实现

yield组合：

def foo(num):
        print("starting...")
        while num<10:
            num=num+1
            yield num
    for n in foo(0):
        print(n)

输出：

starting...
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10

xrange(1000):

for n in xrange(1000):  
    a=n  
 其中要注意的是python3时已经没有xrange()了，在python3中，range()就是xrange()了，你可以在python3中查看range()的类型，它已经是个<class 'range'>了，而不是一个list了，毕竟这个是需要优化的。

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**最后,有点小补充:**

#网友在原文下附的留言例子,也不错,可以加强理解
    def foo():
        print("starting...")
        print('外1循环')
        while True:
            print('内1循环')
            res = yield 4
            print("res:",res)
            print('内2循环')
        print('外2循环')
    g = foo()
    print('step1')
    print(next(g))
    print('step2')
    print("*"*20)
    print('step3')
    print(next(g))

结果:

step1
    starting...
    外1循环
    内1循环
    4
    step2
    ********************
    step3
    res: None
    内2循环
    内1循环
    4
    [Finished in 0.1s]

--------------------

g(0)是g的特例,g(0)每次输出一个数,作为for ...in  循环,每次就往in里取下一个,并不是看到里面有一个数,取了一个之后便停手不取了。yeld倒是有求必应,来取就有。

不管g(0)被触发了多少次,输出过几次了,输出的是什么,对于for ... in来说,只履约与for ...有关的那个触发,虽然期间被触发过多次,但一旦for ...in来询时,还是该几是几,.比如下例中:

def foo(num):
        print("starting...")
        while num<10:
            num=num+1
            yield num
    
    g = foo(0)
    
    #傻循环for,只管闭着眼往(foo(0))里摸,摸不着、摸到空null为止.
    for n in foo(0):
    	print('g',next(g))
    	print('len',len(str(next(g))))#这也会触发一次next(),
    	print('n',n)  #(此处的n只与上次触发next(g)那次记录有关,无论中间还被谁调用过.
    	print('*'*8)

运行结果:

starting...
    starting...
    g 1
    len 1
    n 1
    ********
    g 3
    len 1
    n 2
    ********
    g 5
    len 1
    n 3
    ********
    g 7
    len 1
    n 4
    ********
    g 9
    len 2
    n 5
    ********
    Traceback (most recent call last):
      File "E:\38016\Desktop\picamera_test.py", line 84, in <module>
        print('g',next(g))
    StopIteration
    [Finished in 0.2s]

yield与for ... in循环,返回值坚守两者查询约定,无论中间被激发多少次next(g),yield返回值依然是上次与for ... in有关联的那一次的下一次的返回

for ... in会自动触发 yield的next().

def foo(num):
        print("starting...")
        while num<20:
            num=num+3
            yield num
    
    g = foo(0)
    
    for n in foo(0):
    	print('自定义函数返回值',next(g))
    	print('当前值',n)#也即foo(0)里有的值
    	
    	print('返回值的长度',len(str(next(g))))
    	print('*'*18)

starting...
    starting...
    自定义函数返回值 3
    当前值 3
    返回值的长度 1
    ******************
    自定义函数返回值 9
    当前值 6
    返回值的长度 2
    ******************
    自定义函数返回值 15
    当前值 9
    返回值的长度 2
    ******************
    自定义函数返回值 21
    当前值 12
    Traceback (most recent call last):
      File "E:\38016\Desktop\picamera_test.py", line 87, in <module>
        print('返回值的长度',len(str(next(g))))
    StopIteration
    [Finished in 0.1s with exit code 1]

[https_www.ibm.com_developerworks_cn_opensource_os-cn-python-yield]: https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/