目录
  • 1. yeild 介绍
  • 2. yeild 案例
  • 3. 简单的例子对比yeild和常规函数
  • 4. 复杂的例子说明yeild 与普通函数的差异

1. yeild 介绍

yield 是 Python 的一个关键字，用于从一个函数中返回一个生成器（generator）。生成器是一种特殊类型的迭代器，它允许你延迟计算结果，这在处理大数据或者创建复杂数据结构时特别有用，因为你不需要一次性将所有的数据都存储在内存中。

一个使用 yield 的函数会被称为生成器函数。这种函数并不直接返回一个值，而是生成一系列的值。每次调用这个生成器函数，它会从上次离开的地方继续执行，并且可以产生许多结果，而不是单个值。

2. yeild 案例

以下是一个简单的使用 yield 的例子

def simple_generator(): yield 1 yield 2 yield 3 > 使用生成器 for num in simple_generator(): print(num)

输出：

1 2 3

在上面的例子中，simple_generator 是一个生成器函数，它生成了三个值：1, 2, 和 3。在 for 循环中，每次迭代都会从生成器中获取一个新的值。

可以想象，每当 yield 被调用时，函数会生成一个新的值，然后暂停执行。当下一个值被请求时（例如，在 for 循环中的下一次迭代），函数会从上次离开的地方恢复执行，再次运行到 yield 语句，然后再次暂停。

这就是 yield 的基本用法。它在处理大数据集或创建复杂的数据结构时特别有用，因为它允许你按需生成和处理数据，而不是一次性生成所有数据并一次性处理所有数据，这样可以大大节省内存。

3. 简单的例子对比yeild和常规函数

当然，让我们通过一个简单的例子来展示 yield 的用法，以及与常规函数返回一个完整列表的区别。

首先，让我们创建一个常规的函数，该函数将返回一个列表，其中包含从0到n的所有数字：

def create_numbers(n): num_list = [] for i in range(n): num_list.append(i) return num_list nums = create_numbers(5) for num in nums: print(num)

此函数将创建一个包含所有数字的列表，然后返回这个列表。如果 n 非常大，那么列表将占用大量内存。

现在，我们使用 yield 关键字改写这个函数，使其成为一个生成器：

def create_numbers(n): for i in range(n): yield i nums = create_numbers(5) for num in nums: print(num)

在这个版本的函数中，我们并没有一次性创建一个完整的列表。相反，我们使用 yield 关键字，在每次迭代时生成下一个数字。这种方法对内存的利用更高效，因为我们并不需要在内存中一次性存储所有的数字。无论 n 多大，这个生成器在任何时候都只会产生一个数字。

当你需要处理大量数据时，这种方式特别有用。它允许你创建一个不会因数据量太大而耗尽内存的数据流。这也是生成器与常规函数的主要区别。

4. 复杂的例子说明yeild 与普通函数的差异

下面让我们使用一个更复杂的例子来说明 yield 和普通函数之间的差异。

假设我们要生成一个斐波那契数列，其中每个数字都是前两个数字的和。假设我们要生成前 N 个斐波那契数。

以下是使用普通函数生成斐波那契数列的方法：

def fibonacci(n): nums = [] a, b = 0, 1 while len(nums) < n: nums.append(b) a, b = b, a + b return nums print(fibonacci(10)) # 输出: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

这个函数会一次性生成所有的斐波那契数，并将它们存储在一个列表中。这意味着所有的数都将同时存在于内存中。

现在，让我们尝试使用一个生成器来完成同样的任务：

def fibonacci(n): yield 1 if n > 1: a, b = 1, 1 while n > 1: a, b = b, a + b yield a n -= 1 print(list(fibonacci(10))) # 输出: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

这个生成器会一次生成一个斐波那契数，每次你从生成器请求一个数时，它都会计算出新的数并返回。这意味着在任何时候，只有一个斐波那契数存在于内存中。

如果你要生成的斐波那契数非常多（例如，几百万个），那么生成器版本的函数将大大节省内存。此外，如果你只需要迭代而不需要所有的斐波那契数，那么使用生成器可以让你的代码更加高效。

yield 是 Python 中非常重要的关键字，可以将函数变成迭代器，实现惰性计算，节省内存空间。yield 的基本用法是在生成器函数中使用，通过 yield 关键字返回一个值，并暂停函数的执行，等待下一次调用。yield 的实现原理是通过生成器对象实现的，每次调用生成器对象的 next() 方法时，会执行生成器函数中的代码，直到遇到 yield 关键字。与 yield 相关的注意事项包括：生成器函数只能用于迭代器中，yield 只能在生成器函数中使用，yield 可以返回多个值，但只能接收一个值。常见问题包括：如何在生成器函数中使用 return 关键字，如何在生成器函数中使用异常处理，如何在生成器函数中使用多个 yield 关键字。

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