Python yield 关键词,

1.迭代器

当您创建一个列表时,你可以逐个读取它的项。逐项读取其项称为迭代:

Python yield 关键词,_第1张图片

mylist是一个可迭代的对象。当你使用列表解析式时,你创建了一个列表,因此也是一个迭代器:

Python yield 关键词,_第2张图片

所有你可以用"for... in ...."都是迭代器,包括列表、字符串、文件…等等。

这些迭代器非常方便,因为你可以随心所欲地读取它们,但是你将所有的值都存储在内存中,当你有很多值时,这就非常浪费内存了。

为了解决这样的问题,Python有了生成器的概念。

2.生成器

生成器是迭代器,这种迭代器只能迭代一次。生成器不会将所有值都存储在内存中,它们会动态生成这些值:

Python yield 关键词,_第3张图片

它和列表解析式是类似的,只是用()代替了[]。但是,你不能在mygenerator中对i执行第二次,因为生成器只能使用一次:它print(0),然后忘记它,print(1) ,最后是4。

3.Yield

yield是一个与return类似的关键字,只是函数将返回一个生成器。

认真看完下面这个例子,我们就能完全明白。

Python yield 关键词,_第4张图片

函数将返回一组只需要读取一次的值。如果你能将这个特性理解清楚,并将其应用到你的代码中,可能可以极大地提高性能,下次我们将介绍在什么时候该用它。

请注意示例中的第6行,在调用函数时,在函数体中编写的代码不会运行。函数只返回生成器对象,可别忘了这个重点。

最后,你的代码将从每次使用生成器时停止的地方继续。因此示例中第二次使用生成器的时候,我们的生成器已经完全没有值了。

所以最核心的逻辑如下:

  • for函数第一次调用从函数创建的生成器对象时,它将从头运行函数中的代码,直到达到yield,返回循环的第一个值。
  • 随后的调用都将再次运行你在函数中编写的循环,并yield返回下一个值,直到没有要返回的值为止,就如我们上面的例子所示

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