yield关键字

如果是第一次遇到这个关键字，可以直接使用下文中小标题为Next的代码设置断点看一下效果

1. 带yield的函数是一个生成器，而不再是一般意义上的一个函数。yield在函数中的功能类似于return，不同的是yield每次返回结果之后函数并没有退出，而是 每次遇到yield关键字后返回相应结果，并保留函数当前的运行状态，等待下一次的调用。
2. 包含yield的函数成为一个生成器(一开始不运行，而是得到一个对象)，生成器同时也是一个迭代器，支持通过next方法获取下一个值。
3. 使用yield的好处是通过使用生成器，避免占用内存，提高运行效率。

适用场景：一个函数需要多次循环执行一个动作，并且每次执行的结果都是需要的

示例

def foo():
    print("starting...")
    while True:
    result = yield 4
    print("result:", result)


test = foo()
print(next(test))
print("*"*20)
print(next(test))

输出

starting...
4
********************
result: None
4

代码分析：

（1） 针对test = foo()，由于函数foo中存在yield关键字，所以函数foo内的代码一开始并不执行，而是得到一个生成器test（相当于一个对象）。

（2） 针对print(next(test))。由于调用了next方法，foo函数开始执行。先输出starting...，然后进入while循环。在循环内，遇到yield关键字。这里可以把yield想象成return。因此，foo函数返回4，并通过print函数输出。注意：这里并没有执行result的赋值操作。

（3） 针对print("*"*20)。程序输出20个星号。

（4）针对print(next(test))。这句代码是接着步骤（2）结束的地方开始执行，执行的是result的赋值操作。注意：由于在步骤（2）的时候，4已经return出去，并没有完成赋值操作。因此，现在给result赋的值是None。所以输出的结果是result: None。程序接着在While内继续执行，又一次碰到yield关键字，同样返回4，并通过print函数输出。

总结一下，带yield的函数是一个生成器，而不再是一般意义上的一个函数了，这个生成器有一个方法就是next方法，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，所以第二次调用next的时候，生成器并不会从foo函数最开始的地方执行，而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。

Next

def count_up_to(limit):
    count = 1
    while count <= limit:
        yield count
        count += 1

# 使用生成器函数
generator = count_up_to(5)

# 调用 next() 函数获取生成器的下一个值
print(next(generator))  # 输出 1
print(next(generator))  # 输出 2
print(next(generator))  # 输出 3
print(next(generator))  # 输出 4
print(next(generator))  # 输出 5
# 超过 limit，再次调用将抛出 StopIteration 异常
# 如果在循环中使用，可以通过捕获异常来结束循环
# 或者使用 for 循环，它会自动处理 StopIteration 异常

Send

除了next方法，yield得到的生成器还支持send方法。该方法可以向生成器传递参数。

python yield用法 (baidu.com)

避免占用内存

1. 通常的for…in…循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。它可以是mylist 
   = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。 它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。
2. 生成器是可以迭代的，但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如 mygenerator = (x*x for x in range(3))，注意这里用到了()，它就不是数组，而上面的例子是[]。