摘要：原文我的微信公眾號每日一練要理解什么是，必須理解什么是生成器。在理解生成器之前，讓我們先了解迭代。直到運行到函數(shù)結(jié)尾處停止，此時如果是用則會拋出異常，如果是用則會結(jié)束循環(huán)并且不會有異常

原文：https://stackoverflow.com/que...
我的微信公眾號：python每日一練

要理解什么是 yield，必須理解什么是生成器（generator）。在理解生成器之前，讓我們先了解迭代。

迭代

當(dāng)你建立了一個列表，你可以逐個地訪問這個列表的元素，而這個訪問的過程叫做迭代(iteration)

>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
1
2
3

代碼中的mylist就是一個可迭代對象(iterable)，當(dāng)你使用列表生成式時，你就創(chuàng)建了一個list，同時也創(chuàng)建了一個可迭代對象：

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
0
1
4

凡是能使用for...in...語句的對象，都叫做可迭代對象，例如：list、string、文件等等

這些可迭代對象非常方便，因為你可以根據(jù)自己的需要來訪問它們。但是同時也需要將所有的值存入內(nèi)存當(dāng)中，無論你是不是需要所有的值，可能對于一個列表[x for x in range(100000)]，你僅僅想拿到里面的素數(shù)，但當(dāng)這個列表生成式被執(zhí)行的時候，已經(jīng)將所有100000個數(shù)字存入了內(nèi)存中。

生成器

生成器是一種只能迭代一次的迭代器，生成器不會一次將所有的元素存入內(nèi)存中，而是一邊迭代一邊運算：

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
...    print(i)
0
1
4

這份代碼看起來和上面的代碼沒有什么區(qū)別。但是你不能再次執(zhí)行for i in mygenerator，因為生成器只能使用一次：

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
...
0
1
4
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
...
>>>

Yield

yield的使用和return的使用沒什么區(qū)別，只是yield會返回一個生成器

>>> def createGenerator():
...    mylist = range(3)
...    for i in mylist:
...        yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # 創(chuàng)建一個生成器
>>> print(mygenerator) # mygenerator是一個對象！

>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

當(dāng)你的函數(shù)需要返回一個很大的元素集合，并且每個元素只需要用到一次的時候，使用yield會非常方便

要想理解yield，你必須理解當(dāng)你調(diào)用一個包含yield的函數(shù)的時候，函數(shù)體代碼并不會執(zhí)行，這個函數(shù)僅僅是返回一個生成器而已

>>> def createGenerator():
...     print("head")
...     for i in range(5):
...         yield i*i
...     print("tail")
...
>>> createGenerator()

當(dāng)你第一次向后迭代（用next或for...in...語句時）這個生成器時，函數(shù)體才會從最開始執(zhí)行到yield處然后返回yield的值，隨后再次向后迭代，會執(zhí)行剩余的代碼然后再次遇到yield停止并返回值。直到運行到函數(shù)結(jié)尾處停止，此時如果是用next()則會拋出StopIteration異常，如果是用for...in...則會結(jié)束循環(huán)并且不會有異常

>>> def createGenerator():
...     print("head")
...     for i in range(5):
...         yield i*i
...     print("tail")
...
>>> g = createGenerator()
>>> next(g)
head
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
tail
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration