這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)python 中 yield有哪些作用，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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yield是一個(gè)常用于python函數(shù)定義中的關(guān)鍵字，它的作用是返回一個(gè)可以用來(lái)迭代（for循環(huán)）的生成器，它的應(yīng)用場(chǎng)景通常為一個(gè)需要返回一系列值的，含有循環(huán)的函數(shù)中。

如果想要徹底搞懂yield關(guān)鍵詞的用法，你務(wù)必先要搞懂如下詞的意思：迭代，可迭代，迭代器，生成器。接下來(lái)我將逐一介紹這些詞的含義，以及相應(yīng)的用法。

迭代（iteration）和可迭代（iterable）

迭代是一種操作。很多數(shù)據(jù)本身就是一種容器(container)，它們里面裝有各種類型的其他數(shù)據(jù)，比如列表（list），字典（dict），元組(tuple)等。當(dāng)我們?cè)趯?shí)際中使用這些容器的時(shí)候，常常需要逐一從里面獲取數(shù)據(jù)，例如說(shuō)，我們常用for...in...來(lái)打印列表中數(shù)據(jù)，而這種逐個(gè)獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程就叫做迭代。

# iteration
a_list = [1, 2, 3]
for i in a_list:
    print(i)

可迭代則是對(duì)象的一種特性，比如說(shuō)列表（list）是可迭代的，元組(tuple)是可迭代的，字典(dict)是可迭代的，字符串(string)是可迭代的，file對(duì)象也是可以迭代的。因?yàn)槲覀兌伎梢詮倪@些數(shù)據(jù)類型中逐一獲取數(shù)據(jù)。

迭代器（iterator）

迭代器是一個(gè)對(duì)象，這種對(duì)象每次只能調(diào)取一個(gè)數(shù)據(jù)元素。對(duì)迭代器不斷調(diào)用 next() 方法（將迭代起變量放入next()中當(dāng)參數(shù)），則可以依次獲取下一個(gè)元素；當(dāng)?shù)髦袥](méi)有元素時(shí)，調(diào)用 next() 方法會(huì)拋出 StopIteration（停止迭代） 異常。迭代器的 __iter__() 方法返回迭代器自身；因此迭代器也是可迭代的。

def liebiao():
for x in range(10):
yield x
 
g = liebiao()
 
#0
print(next(g))
 
#1
print(next(g))
 
#2
print(next(g))
 
#3
print(next(g))
 
#4
print(next(g))
 
#
g.__iter__()

生成器函數(shù)（generation function） 和 生成器（generation）

生成器函數(shù)是一種特殊的函數(shù)，它的函數(shù)內(nèi)部含有yield表達(dá)式，調(diào)用它會(huì)返回一個(gè)特殊的迭代器，稱生成器。

def func():
    return 1
 
def gen():
    yield 1
 
print(type(func))   # 
print(type(gen))    # 
 
print(type(func())) # 
print(type(gen()))  # 

yield表達(dá)式

如前所述，如果一個(gè)函數(shù)定義中包含 yield 表達(dá)式，那么該函數(shù)是一個(gè)生成器函數(shù)（而非普通函數(shù)）。實(shí)際上，yield 僅能用于定義生成器函數(shù)。

與普通函數(shù)不同，生成器函數(shù)被調(diào)用后，其函數(shù)體內(nèi)的代碼并不會(huì)立即執(zhí)行，而是返回一個(gè)生成器（generator-iterator）。當(dāng)返回的生成器調(diào)用成員方法時(shí)，相應(yīng)的生成器函數(shù)中的代碼才會(huì)執(zhí)行。

def square():
    for x in range(4):
        yield x ** 2
square_gen = square()
for x in square_gen:
    print(x)

前面說(shuō)到，for 循環(huán)會(huì)調(diào)用 iter() 函數(shù)，獲取一個(gè)生成器；而后調(diào)用 next() 函數(shù)，將生成器中的下一個(gè)值賦值給 x；再執(zhí)行循環(huán)體。因此，上述 for 循環(huán)基本等價(jià)于：

genitor = square_gen.__iter__()
while True:
    x = geniter.next() # Python 3 是 __next__()
    print(x)

注意到，square 是一個(gè)生成器函數(shù)；作為它的返回值，square_gen 已經(jīng)是一個(gè)迭代器；迭代器的 __iter__() 返回它自己。因此 geniter 對(duì)應(yīng)的生成器函數(shù)，即是 square。

每次執(zhí)行到 x = geniter.next() 時(shí)，square 函數(shù)會(huì)從上一次暫停的位置開(kāi)始，一直執(zhí)行到下一個(gè) yield 表達(dá)式，將 yield 關(guān)鍵字后的表達(dá)式列表返回給調(diào)用者，并再次暫停。注意，每次從暫?；謴?fù)時(shí)，生成器函數(shù)的內(nèi)部變量、指令指針、內(nèi)部求值棧等內(nèi)容和暫停時(shí)完全一致。

換個(gè)說(shuō)法

如果你看不懂生成器函數(shù)，也就是帶有yield關(guān)鍵字的函數(shù)，那么你可以這樣去理解：

·在函數(shù)開(kāi)始處，加入 result = list()；

·將每個(gè) yield 表達(dá)式 yield expr 替換為 result.append(expr)；

·在函數(shù)末尾處，加入 return result。

也就是說(shuō)，yield的本質(zhì)功能還是返回了一個(gè)可供迭代的列表。

yield的好處

介紹了這么多定義和用法，那么到底為什么要用yield呢？它有什么樣的好處呢？

在很多時(shí)候，我們需要逐個(gè)去獲取容器內(nèi)的某些數(shù)據(jù)，而這種僅僅獲取部分元素的情況，并不需要我們將容器內(nèi)所有的元素都取出來(lái)。比如說(shuō)一個(gè)容器內(nèi)現(xiàn)有10000個(gè)元素，但我們只需要前5個(gè)元素，那么解決辦法通常由如下兩種：

·獲取容器內(nèi)的所有元素，然后取出前 5 個(gè)；

·從頭開(kāi)始，逐個(gè)迭代容器內(nèi)的元素，迭代 5 個(gè)元素之后停止。

顯而易見(jiàn)，如果容器內(nèi)的元素?cái)?shù)量非常多（比如有 10 ** 8 個(gè)），或者容器內(nèi)的元素體積非常大，那么后一種方案能節(jié)省巨大的時(shí)間、空間開(kāi)銷。

現(xiàn)在假設(shè)，我們有一個(gè)函數(shù)，其產(chǎn)出（返回值）是一個(gè)列表。而若我們知道，調(diào)用者對(duì)該函數(shù)的返回值，只有逐個(gè)迭代這一種方式。那么，如果函數(shù)生產(chǎn)列表中的每一個(gè)元素都需要耗費(fèi)非常多的時(shí)間，或者生成所有元素需要等待很長(zhǎng)時(shí)間，則使用 yield 把函數(shù)變成一個(gè)生成器函數(shù)，每次只產(chǎn)生一個(gè)元素，就能節(jié)省很多開(kāi)銷了。

上述就是小編為大家分享的python 中 yield有哪些作用了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。