本篇內(nèi)容介紹了“Python中的yield作用是什么”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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相信你已經(jīng)不止一次在函數(shù)中看到關(guān)鍵詞yield，它起著什么作用?返回什么?和return又有著什么區(qū)別呢?這篇文章將會(huì)揭開yield的神秘面紗，并給出最淺顯易懂的例子。

yield關(guān)鍵字做了什么?

如果不太好理解yield，可以先把yield當(dāng)作return的同胞兄弟來看，他們都在函數(shù)中使用，并履行著返回某種結(jié)果的職責(zé)。

這兩者的區(qū)別是：

有return的函數(shù)直接返回所有結(jié)果，程序終止不再運(yùn)行，并銷毀局部變量;

而有yield的函數(shù)則返回一個(gè)可迭代的 generator(生成器)對(duì)象，你可以使用for循環(huán)或者調(diào)用next()方法遍歷生成器對(duì)象來提取結(jié)果。

什么是生成器呢?在 Python 中，使用了yield的函數(shù)被稱為生成器。有點(diǎn)套娃的感覺，但事實(shí)就是這樣，調(diào)用一個(gè)yield函數(shù)，就會(huì)返回一個(gè)生成器對(duì)象。

在調(diào)用生成器函數(shù)的過程中，每次遇到 yield 時(shí)函數(shù)會(huì)暫停并保存當(dāng)前所有的運(yùn)行信息(保留局部變量)，返回yield的值,  并在下一次執(zhí)行next()方法時(shí)從當(dāng)前位置繼續(xù)運(yùn)行，直到生成器被全部遍歷完。

先看一個(gè)簡單的例子：

上面函數(shù)返回一個(gè)生成器，現(xiàn)在對(duì)該生成器進(jìn)行遍歷：

或者調(diào)用next()方法：

可以看到，simple_generator函數(shù)返回一個(gè)生成器，調(diào)用next()方法后，函數(shù)開始運(yùn)行，遇到第一個(gè)yield關(guān)鍵字，返回生成的值(1)，程序暫停;

第二次調(diào)用next()方法，代碼從上次暫停的位置開始執(zhí)行，并遇到了第二個(gè)yield關(guān)鍵字，再返回生成的值(2)，程序暫停;

第三次調(diào)用也是如此，返回生成的值(3)，生成器耗盡，程序終止;

到這里你可能就明白yield和return的關(guān)系和區(qū)別了，帶yield的函數(shù)是一個(gè)生成器，這個(gè)生成器有一個(gè)方法就是next，next就相當(dāng)于“下一步”生成哪個(gè)數(shù)，這一次的next開始的地方是接著上一次的next停止的地方執(zhí)行的。

所以調(diào)用next的時(shí)候，生成器并不會(huì)從函數(shù)的開始執(zhí)行，只是接著上一步停止的地方開始，然后遇到y(tǒng)ield后，return出要生成的數(shù)，此步就結(jié)束。

有個(gè)經(jīng)典的例子就是使用yield生成斐波那契數(shù)列：

def fab(max):      n, a, b = 0, 0, 1      while n < max:          yield b      # 使用 yield           a, bb = b, a + b          nn = n + 1   for n in fab(5):      print n

生成器有哪些作用?

如果想具體化數(shù)據(jù)的形式，通常會(huì)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)列表中。但這樣做，列表的內(nèi)容將占用有形內(nèi)存。列表越大，占用的內(nèi)存資源就越多。

但是，如果數(shù)據(jù)集有某種邏輯，就不必存儲(chǔ)在一個(gè)列表中，只需編寫一個(gè)生成器，它將在需要時(shí)生成這些值，基本不占用內(nèi)存。

“Python中的yield作用是什么”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！