Python高級語法之：一篇文章了解yield與Generator生成器
Python高級語法中，由一個yield關鍵詞生成的generator生成器，是精髓中的精髓。它雖然比裝飾器、魔法方法更難懂，但是它強大到我們難以想象的地步：小到簡單的for loop循環，大到代替多線程做服務器的高並發處理，都可以基於yield來實現。
理解yield：代替return的yield
簡單來說，yield是代替return的另一種方案:
-
return就像人只有一輩子，一個函數一旦return，它的生命就結束了 -
yield就像有“第二人生”、“第三人生”甚至輪回轉世一樣，函數不但能返回值，“重生”以後還能再接著“上輩子”的記憶繼續返回值
我的定義：yield在循環中代替return
yield怎麽念？
return我們念“返回xx值”，我建議：yield可以更形象的念為"嘔吐出xx值“，每次嘔一點。
一般我們進行循環叠代的時候，都必須等待循環結束後才return結果。
數量小的時候還行，但是如果循環次數上百萬？上億？我們要等多久？
如果循環中不涉及I/O還行，但是如果涉及I/O堵塞，一個堵幾秒，後邊幾百萬個客戶等著呢，銀行櫃臺還能不能下班了？
所以這裏肯定是要並行處理的。除了傳統的多線程多進程外，我們還可以選擇Generator生成器，也就是由yield代替return，每次循環都返回值，而不是全部循環完了才返回結果。
這樣做的好處就是——極大的節省了內存。如果用return，那麽循環中的所有數據都要不斷累計到內存裏直到循環結束，這個不友好。
而yield則是一次一次的返回結果，就不會在內存裏累加了。所以數據量越大，優勢就越明顯。
有多明顯？如果做一百萬的簡單數字計算，普通的for loop return會增加300MB+的內存占用！而用yield一次一次返回，增加的內存占用幾乎為0MB！
yield的位置
既然yield不是全部循環完了再返回，而是循環中每次都返回，所以位置自然不是在for loop之後，而是在loop之中。
先來看一般的for loop返回：
def square(numbers):
result = []
for n in numbers:
result.append( n**2 )
return result #在for之外<p>再來看看yield怎麽做：</p> <pre><code class="py">def square(numbers): for n in numbers: yield n**2 #在for之中可以看到，yield在for loop之中，且函數完全不需要寫return返回。
這時候如果你
print( square([1,2,3]) )得到的就不是直接的結果，而是一個<generator object>。
如果要使用，就必須一次一次的next(...)來獲取下一個值：
>>> results = square( [1,2,3] )
>>> next( result )
1
>>> next( result )
4
>>> next( result )
9
>>> next( result )
ERROR: StopIteration<p>這個時候更簡單的做法是：</p> <pre><code class="py">for r in results: print( r )因為
in這個關鍵詞自動在後臺為我們調用生成器的next(..)函數什麽是generator生成器？
只要我們在一個函數中用了yield關鍵字，函數就會返回一個<generator object>生成器對象，兩者是相輔相成的。有了這個對象後，我們就可以使用一系列的操作來控制這個循環結果了，比如next(..)獲取下一個叠代的結果。
yield和generator的關系，簡單來說就是一個起因一個結果：只要寫上yield, 其所在的函數就立馬變成一個<generator object>對象。xrange：用生成器實現的range
Python中我們使用
range()函數生成數列非常常用。而xrange()的使用方法、效果幾乎一模一樣，唯一不同的就是——xrange()返回的是生成器，而不是直接的結果。
如果數據量大時，xrange()能極大的減小內存占用，帶來卓越的性能提升。當然，幾百、幾千的數量級，就直接用range好了。
多重yield
有時候我們可能會在一個函數中、或者一個for loop中看到多個
yield，這有點不太好理解。
但其實很簡單！一般情況下，我們寫的：
for n in [1,2,3]:
yield n**2<p>實際上它的本質是生成了這個東西：</p> <pre><code class="py">yield 1**2 yield 2**2 yield 3**2也就是說，不用for loop，我們自己手寫一個一個的yield，效果也是一樣的。
你每次調用一次
next(..)，就得到一個yield後面的值。然後三個yield的第一個就會被劃掉，剩兩個。再調用一次，再劃掉一個，就剩一個。直到一個都不剩，next(..)就返回異常。
一旦了解這個本質，我們就能理解一個函數裏寫多個yield是什麽意思了。更深入理解yield：作為暫停符的yield
從多重yield延伸，我們可以開始更進一步了解yield到底做了些什麽了。
現在，我們不把yield看作是return的替代品了，而是把它看作是一個
suspense暫停符。
即每次程序遇到yield，都會暫停。當你調用next(..)時候，它再resume繼續。比如我們改一下上面的程序：
def func():
yield 1**2
print(‘Hi, Im A!‘)yield 2**2 print(‘Hi, Im B!‘) yield 3**2 print(‘Hi, Im C!‘)<p>然後我們調用這個小函數，來看看yield產生的實際效果是什麽：</p> <pre><code class="py">>>> f = func() >>> f <generator object func at 0x10d36c840> >>> next( f ) 1 >>> next( f ) Hi, Im A! 4 >>> next( f ) Hi, Im B! 9 >>> next( f ) Hi, Im C! ERROR: StopIteration從這裏我們可以看到：
- 第一次調用生成器的時候，yield之後的打印沒有執行。因為程序yield這裏暫停了
- 第二次調用生成器的時候，第一個yield之後的語句執行了，並且再次暫停在第二個yield
- 第三次調用生成器的時候，卡在了第三個yield。
- 第四次調用生成器的時候，最後一個yield以下的內容還是執行了，但是因為沒有找到第四個yield，所以報錯。
所以到了這裏，如果我們能理解yield作為
暫停符的作用，就可以非常靈活的用起來了。
yield from與sub-generator子生成器
yield from是Python 3.3開始引入的新特性。
它主要作用就是：當我需要在一個生成器函數中使用另一個生成器時，可以用yield from來簡化語句。舉例，正常情況下我們可能有這麽兩個生成器，第二個調用第一個：
def gen1(): yield 11 yield 22 yield 33 def gen2(): for g in gen1(): yield g yield 44 yield 55 yield 66可以看到，我們在
gen2()這個生成器中調用了gen1()的結果，並把每次獲取到的結果yield轉發出去，當成自己的yield出來的值。我們把這種
一個生成器中調用的另一個生成器叫做sub-generator子生成器，而這個子生成器由yield from關鍵字生成。由於
sub-generator子生成器很常用，所以Python引入了新的語法來簡化這個代碼：yield from。上面
gen2()的代碼可以簡化為：
def gen2(): yield from gen1() yield 44 yield 55 yield 66這樣看起來是不是更"pythonic"了呢？:)
所以只要記住：
yield from只是把別人嘔吐出來的值，直接當成自己的值嘔吐出去。遞歸+yield能產生什麽？
一般我們只是二選一：要不然遞歸，要不然for循環中yield。有時候yield就可以解決遞歸的問題，但是有時候光用yield並不能解決，還是要用遞歸。
那麽怎麽既用到遞歸，又用到yield生成器呢？參考：Recursion using yield
def func(n): result = n**2 yield result if n < 100: yield from func( result ) for x in func(100): print( x )上面代碼的邏輯是：如果n小於100，那麽每次調用
next(..)的時候，都得到n的乘方。下次next，會繼續對之前的結果進行乘方，直到結果超過100為止。我們看到代碼裏利用了
yield from子生成器。因為yield出的值不是直接由變量來，而是由“另一個”函數得來了。來源：https://segmentfault.com/a/1190000018208997
Python高級語法之：一篇文章了解yield與Generator生成器