python中yield关键字方法详解_python yield

        yield 就是保存当前程序执行状态。你用 for 循环的时候，每次取一个元素的时候就会计算一次。用 yield 的函数 叫 generator，和 iterator 一样，它的好处是不用一次计算所有元素，而是用一次算一次，可以节省很多空间。generator 每次计算需要上一次计算结果，所以用 yield，否则一 return，上次计算结果就没了。

        yield可以简单理解为return操作，但和return又有很大的区别，执行完return，当前函数就终止了，函数内部的所有数据，所占的内存空间，全部都没有了。而yield在返回数据的同时，还保存了当前的执行内容，当你再一次调用这个函数时，他会找到你在此函数中的yield关键字，然后从yield的下一句开始执行。

        当有多个返回值时，用 return 全部一起返回了，需要单个逐一返回时可以用 yield。

        带有yield的函数在Python中被称之为generator(生成器)，也就是说，当你调用这个函数的时候，函数内部的代码并不立即执行 ，这个函数只是返回一个生成器(Generator Iterator)。

示例代码1：

def generator():
    for i in range(10):
        yield i * i
 
 
gen = generator()
print(gen)

示例代码2：

def generator():
    for i in range(10):
        yield i * i
 
 
gen = generator()
print(gen)
 
print("first:")
print(next(gen))
 
print("second:")
print(next(gen))

 注意：

• 在函数第一次调用next(gen)函数时，generator函数从开始执行到yield，并返回yield之后的值。
• 在函数第二次调用next(gen)函数时，generator函数从上一次yield结束的地方继续运行，直至下一次执行到yield的地方，并返回yield之后的值。依次类推。

yield 关键字:

• 只要在def函数里面看到有 yield 关键字那么就是生成器

示例代码1：

def mygenerater(n):
    for i in range(n):
        print('开始生成...')
        yield i
        print('完成一次...')
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    g = mygenerater(2)
    # 获取生成器中下一个值
    result = next(g)
    print(result)
    result = next(g)
    print(result)

 示例代码2：

def mygenerater(n):
    for i in range(n):
        print('开始生成...')
        yield i
        print('完成一次...')
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    g = mygenerater(3)
    # 获取生成器中下一个值
    # result = next(g)
    # print(result)
    # result = next(g)
    # print(result)
    #
    while True:
        try:
            result = next(g)
            print(result)
        except StopIteration as e:
            break

 示例代码3：

def mygenerater(n):
    for i in range(n):
        print('开始生成...')
        yield i
        print('完成一次...')
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    g = mygenerater(3)
    # 获取生成器中下一个值
    # result = next(g)
    # print(result)
    # result = next(g)
    # print(result)
    #
    # while True:
    #     try:
    #         result = next(g)
    #         print(result)
    #     except StopIteration as e:
    #         break
    #
    # for遍历生成器, for 循环内部自动处理了停止迭代异常，使用起来更加方便
    for i in g:
        print(i)

代码说明:

• 代码执行到 yield 会暂停，然后把结果返回出去，下次启动生成器会在暂停的位置继续往下执行
• 生成器如果把数据生成完成，再次获取生成器中的下一个数据会抛出一个StopIteration 异常，表示停止迭代异常
• while 循环内部没有处理异常操作，需要手动添加处理异常操作
• for 循环内部自动处理了停止迭代异常，使用起来更加方便，推荐大家使用。

函数中含有多个yield关键字：

• 一次只能返回一个，多个yield关键字返回的内容轮流一次返回

示例代码1：

def mygenerater(n):
    for i in range(n):
        print('开始生成...')
        yield i
        print('完成一次...')
        yield i+100
        print('完成二次...')
        print("生成一轮结束")
 
 
if __name__ == '__main__':
    g = mygenerater(3)
    # 获取生成器中下一个值
    result = next(g)
    print(result)
    result = next(g)
    print(result)

 示例代码2：

def mygenerater(n):
    for i in range(n):
        print('开始生成...')
        yield i
        print('完成一次...')
        yield i+100
        print('完成二次...')
        print("生成一轮结束")
 
 
if __name__ == '__main__':
    g = mygenerater(3)
    # 获取生成器中下一个值
    result = next(g)
    print(result)
    result = next(g)
    print(result)
    result = next(g)
    print(result)

示例代码3：

def mygenerater(n):
    for i in range(n):
        print('开始生成...')
        yield i
        print('完成一次...')
        yield i+100
        print('完成二次...')
        print("生成一轮结束")
 
 
if __name__ == '__main__':
    g = mygenerater(3)
    # 获取生成器中下一个值
    result = next(g)
    print(result)
    result = next(g)
    print(result)
    result = next(g)
    print(result)
    result = next(g)
    print(result)