Python中的yield关键字及表达式、生成器、生成器迭代器、生成器表达式详解

在Python中for循环运行机制探究以及可迭代对象、迭代器详解中，我们结合对for循环机制的探究，深入分析了Python中可迭代对象、迭代器等概念。实际上，除此之外，Python中还有另一个很重要的概念生成器。

1. yield关键字及表达式、生成器、生成器迭代器、生成器表达式

1.1 yield关键字及表达式（yield expression）

1.1.1 yield关键字

在了解yield表达式之前，先了解一下这个关键字。Python官方文档中对其定义为：

• Each yield temporarily suspends processing, remembering the location execution state (including local variables and pending try-statements).
• 每一个yield会暂时挂起当前处理，记录当前位置的执行状态（包括局部变量等）。
• When the generator iterator resumes, it picks up where it left off (in contrast to functions which start fresh on every invocation).
• 当生成器迭代器重新执行，yield将会从其上次挂起之处继续执行，而不是像普通函数一样每调用一次都重新开始执行。

下面代码演示了yield关键字的作用：

def create_fibonacci(num_of_sequence):
    current_num, next_num = 0, 1
    current_index = 0
    while current_index < num_of_sequence:
        # 程序执行到此处时，会：
        # 1.返回current_num的值；
        # 2.保存当前的状态，包括所有局部变量的状态
        # 3.下次执行时，从yield current_num的下一句开始执行
        yield current_num
        current_num, next_num = next_num, current_num + next_num
        current_index += 1


def main():
    fib_generator_iterator = create_fibonacci(8)
    # 通过next()函数一次获取一个生成器迭代器中的值
    print(next(fib_generator_iterator))
    print(next(fib_generator_iterator))
    print(next(fib_generator_iterator))
    print(next(fib_generator_iterator))
    print(next(fib_generator_iterator))
    print(next(fib_generator_iterator))


if __name__ == '__main__':
    main()

1.1.2 yield表达式

对于yield表达式，实际上，因为yield作为关键字并不能单独使用，所以该关键字总是以表达式的形式出现在代码中，如上述代码第9行的yield current_num就是一个yield表达式。

具体地，在Python官方文档中，关于yield表达式，有：

• The yield expression is used when defining a generator function or an asynchronous generator function and thus can only be used in the body of a function definition.
• yield表达式在定义生成器函数或异步生成器函数时使用，因此，yield表达式只能在定义的函数体中使用。

1.2 生成器（generator）

Python官方文档中，对于生成器的定义为：

• A function which returns a generator iterator.
• 生成器是一个可以返回生成器迭代器的函数。
• It looks like a normal function except that it contains yield expressions for producing a series of values usable in a for-loop or that can be retrieved one at a time with the next() function.
• 生成器看来像一个普通函数，但生成器和普通函数的区别在于，生成器中包含yield表达式，该yield表达式可以生成一系列可用于for循环的值，这些值还可以通过next()函数一次获取一个。

1.3 生成器迭代器（generator iterator）

Python官方文档中，对于生成器迭代器的定义为：

• An object created by a generator function.
• 生成器迭代器是一个由生成器函数创建的对象

实际上，生成器迭代器是一种特殊的迭代器，这一点从其名字中即可以印证：即用生成器来修饰迭代器得到生成器迭代器的名字。故所有接受迭代器的地方也都支持生成器迭代器，如for循环，list()、tuple()等处。

为了避免名词混淆，Python中对于生成器一词generator还做了如下解释说明：

• Usually refers to a generator function, but may refer to a generator iterator in some contexts.
• 生成器一词generator一般指的是生成器函数，但是在一些上下文中也可能指生成器迭代器。
• In cases where the intended meaning isn’t clear, using the full terms avoids ambiguity.
• 在字面含义不明确的地方，推荐使用全名以避免歧义。

1.3.1 __next()__魔法方法

• This method is normally called implicitly, e.g. by a for loop, or by the built-in next() function.
• 该方法通常被隐式调用，如：被for循环调用，或被內置函数next()调用。
• Starts the execution of a generator function or resumes it at the last executed yield expression.
• 调用该函数将启动生成器函数开始执行或者接着从上一次执行的yield表达式处开始执行。
• When a generator function is resumed with a next() method, the current yield expression always evaluates to None.
• 当一个生成器函数由__next()__方法重启后，当前的yield表达式返回的值总是None。
• The execution then continues to the next yield expression, where the generator is suspended again, and the value of the expression_list is returned to next()’s caller.
• 然后程序继续执行至下一个yield表达式，程序在此处又一次被暂停，且expression_list的值被返回至__next()__的调用者。
• If the generator exits without yielding another value, a StopIteration exception is raised.
• 如果生成器未能返回另一个值而退出，则程序抛出StopIteration异常。

关于上述说明，如下列代码验证：

def create_fibonacci(num_of_sequence):
    current_num, next_num = 0, 1
    current_index = 0
    while current_index < num_of_sequence:

        ret = yield current_num
        print(">>>>>ret>>>>>", ret)
        current_num, next_num = next_num, current_num + next_num
        current_index += 1


def main():
    fib_generator_iterator = create_fibonacci(8)
    print(next(fib_generator_iterator))
    print(next(fib_generator_iterator))


if __name__ == '__main__':
    main()

其运行结果为：

0
>>>>>ret>>>>> None
1

1.3.2 send(value)方法

• Resumes the execution and “sends” a value into the generator function.
• 该方法恢复程序执行并且“发送”一个值进入生成器函数中。
• The value argument becomes the result of the current yield expression.
• value形参会成为当前yield表达式的结果。
• The send() method returns the next value yielded by the generator, or raises StopIteration if the generator exits without yielding another value.
• send()方法返回生成器产生的下一个值，或者当生成器因无法产生新值而退出时抛出StopIteration异常。
• When send() is called to start the generator, it must be called with None as the argument, because there is no yield expression that could receive the value.
• 当调用send()方法启动生成器时，value参数必须传入None，因为可接收该值的yield表达式。

关于上述说明，如下列代码验证：

def create_fibonacci(num_of_sequence):
    current_num, next_num = 0, 1
    current_index = 0
    while current_index < num_of_sequence:
        ret = yield current_num
        print(">>>>>>>>ret>>>>>>>>", ret)
        current_num, next_num = next_num, current_num + next_num
        current_index += 1


def generator_send():
    generator = create_fibonacci(10)
    print(generator.send(None))
    print(generator.send("CodingGuru"))



def main():
    generator_send()


if __name__ == '__main__':
    main()

其运行结果为：

0
>>>>>>>>ret>>>>>>>> CodingGuru
1

1.4 生成器表达式（generator expression）

Python官方文档中，对于生成器表达式的定义为：

• An expression that returns an iterator.
• 生成器表达式是返回一个迭代器的表达式。

实际上，生成器表达式和列表生成式的格式类似，如下所示：

In [1]: [i * i for i in range(10)]
Out[1]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

In [2]: (i * i for i in range(10))
Out[2]:  at 0x7f9916b04fc0>

即，生成器表达式和列表推导式看起来的区别仅在于前者将后者的[expression]换成了(expression)。但实际上，二者更大的区别类似于在Python中for循环运行机制探究以及可迭代对象、迭代器详解中提及的两种数据生成策略上，也就是说：

• 列表推导式一次性产生所有需要的数据，并用一个列表存储，内存的开销较大；
• 生成器推导式只是给出了数据生成的方式，仅在需要时逐个生成，使用结束后会很快被回收，内存开销小得多。

例如，如果想要求1到10平方的和，使用生成器表达式和列表推导式都可以，如：

In [3]: sum(i * i for i in range(10))
Out[3]: 285

In [4]: sum([i * i for i in range(10)])
Out[4]: 285

但是当增加range的上界（如在我的8GB内存8核CPU的设备上增加至100,000,000），列表推导式方法将很快因内存占用过大导致计算机无法运行出结果，而生成器表达式却可以承受更大的上界。

• Using a yield expression in a function’s body causes that function to be a generator, and using it in an async def function’s body causes that coroutine function to be an asynchronous generator.
• 在函数体中使用yield表达式将使得该函数成为一个生成器，而在用关键字async定义的异步函数体重使用yield表达式将使得该函数成为一个异步生成器。