【python】Python中yield的理解与使用|python生成器
2019.05.28推荐这个教程：https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856
首先我要吐槽一下，看程序的过程中遇见了yield这个关键字，然后百度的时候，发现没有一个能简单的让我懂的，讲起来真TM的都是头头是道，什么参数，什么传递的，还口口声声说自己的教程是最简单的，最浅显易懂的，我就想问没有有考虑过读者的感受。
接下来是正题：
首先，如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看做“return”，这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值，返回之后程序就不再往下运行了。看做return之后再把它看做一个是生成器（generator）的一部分（带yield的函数才是真正的迭代器），好了，如果你对这些不明白的话，那先把yield看做return,然后直接看下面的程序，你就会明白yield的全部意思了：
def foo():
print("starting...")
while True:
res = yield 4
print("res:",res)
g = foo()
print(next(g))
print("*"*20)
print(next(g))就这么简单的几行代码就让你明白什么是yield，代码的输出这个：
starting...
4
********************
res: None
4我直接解释代码运行顺序，相当于代码单步调试：
1.程序开始执行以后，因为foo函数中有yield关键字，所以foo函数并不会真的执行，而是先得到一个生成器g(相当于一个对象)
2.直到调用next方法，foo函数正式开始执行，先执行foo函数中的print方法，然后进入while循环
3.程序遇到yield关键字，然后把yield想想成return,return了一个4之后，程序停止，并没有执行赋值给res操作，此时next(g)语句执行完成，所以输出的前两行（第一个是while上面的print的结果,第二个是return出的结果）是执行print(next(g))的结果，
4.程序执行print("*"*20)，输出20个*
5.又开始执行下面的print(next(g)),这个时候和上面那个差不多，不过不同的是，这个时候是从刚才那个next程序停止的地方开始执行的，也就是要执行res的赋值操作，这时候要注意，这个时候赋值操作的右边是没有值的（因为刚才那个是return出去了，并没有给赋值操作的左边传参数），所以这个时候res赋值是None,所以接着下面的输出就是res:None,
6.程序会继续在while里执行，又一次碰到yield,这个时候同样return 出4，然后程序停止，print函数输出的4就是这次return出的4.
到这里你可能就明白yield和return的关系和区别了，带yield的函数是一个生成器，而不是一个函数了，这个生成器有一个函数就是next函数，next就相当于“下一步”生成哪个数，这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的，所以调用next的时候，生成器并不会从foo函数的开始执行，只是接着上一步停止的地方开始，然后遇到yield后，return出要生成的数，此步就结束。
****************************************************************************************************************************************
def foo():
print("starting...")
while True:
res = yield 4
print("res:",res)
g = foo()
print(next(g))
print("*"*20)
print(g.send(7))再看一个这个生成器的send函数的例子，这个例子就把上面那个例子的最后一行换掉了，输出结果：
starting...
4
********************
res: 7
4先大致说一下send函数的概念：此时你应该注意到上面那个的紫色的字，还有上面那个res的值为什么是None，这个变成了7，到底为什么，这是因为，send是发送一个参数给res的，因为上面讲到，return的时候，并没有把4赋值给res，下次执行的时候只好继续执行赋值操作，只好赋值为None了，而如果用send的话，开始执行的时候，先接着上一次（return 4之后）执行，先把7赋值给了res,然后执行next的作用，遇见下一回的yield，return出结果后结束。
5.程序执行g.send(7)，程序会从yield关键字那一行继续向下运行，send会把7这个值赋值给res变量
6.由于send方法中包含next()方法，所以程序会继续向下运行执行print方法，然后再次进入while循环
7.程序执行再次遇到yield关键字，yield会返回后面的值后，程序再次暂停，直到再次调用next方法或send方法。
这就结束了，说一下，为什么用这个生成器，是因为如果用List的话，会占用更大的空间，比如说取0,1,2,3,4,5,6............1000
你可能会这样：
for n in range(1000):
a=n
这个时候range(1000)就默认生成一个含有1000个数的list了，所以很占内存。
这个时候你可以用刚才的yield组合成生成器进行实现，也可以用xrange(1000)这个生成器实现
yield组合：
def foo(num):
print("starting...")
while num<10:
num=num+1
yield num
for n in foo(0):
print(n)输出：
starting...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
xrange(1000):
for n in xrange(1000):
a=n
其中要注意的是python3时已经没有xrange()了，在python3中，range()就是xrange()了，你可以在python3中查看range()的类型，它已经是个<class 'range'>了，而不是一个list了，毕竟这个是需要优化的。
如果你感觉对你有帮助，你的赞赏是对我最大的支持！
原文：https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856
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生成器的两种形式（Python有两种不同的方式提供生成器）-2019-3-19
1.生成器函数：
常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行
2.生成器表达式：
类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表
https://www.jb51.net/article/134699.htm
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1 def consumer():
2 r = 'here'
3 for i in xrange(3):
4 yield r
5 r = '200 OK'+ str(i)
7 c = consumer()
8 n1 = c.next()
9 n2 = c.next()
10 n3 = c.next()
对于普通的生成器，第一个next调用，相当于启动生成器，会从生成器函数的第一行代码开始执行，直到第一次执行完yield语句（第4行）后，跳出生成器函数。
然后第二个next调用，进入生成器函数后，从yield语句的下一句语句（第5行）开始执行，然后重新运行到yield语句，执行后，跳出生成器函数，
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原文：https://blog.csdn.net/pfm685757/article/details/49924099
看到一篇很不错的介绍生成器的文章，但是排版和标点符号让人痛苦，重新编排了一下。
总结：
for 循环中
通常的for...in...循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。它可以是mylist = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。
它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。生成器是可以迭代的，但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如 mygenerator = (x*x for x in range(3))，注意这里用到了()，它就不是数组，而上面的例子是[]。
我理解的生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法，工作原理就是通过重复调用next()方法，直到捕获一个异常。可以用上面的mygenerator测试。
使用next可以很好的看出yield的工作机制。当yield使用完成后，就会报出exception，终止迭代操作。
带有 yield 的函数不再是一个普通函数，而是一个生成器generator，可用于迭代。工作原理同上，yield在python 里就是一个生成器。当你使用一个yield的时候，对应的函数就是一个生成器了。生成器的功能就是在yield的区域进行迭代处理。
yield 是一个类似 return 的关键字，迭代一次遇到yield时就返回yield后面(右边)的值。重点是：下一次迭代时，从上一次迭代遇到的yield后面的代码(下一行)开始执行。return 的作用：如果没有 return，则默认执行至函数完毕，返回的值 一 般 是 yield的变量。
简要理解：yield就是 return 返回一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代就从这个位置后(下一行)开始。
带有yield的函数不仅仅只用于for循环中，而且可用于某个函数的参数，只要这个函数的参数允许迭代参数。比如array.extend函数，它的原型是array.extend(iterable)。
send(msg)与next()的区别在于send可以传递参数给yield表达式，这时传递的参数会作为yield表达式的值，而yield的参数是返回给调用者的值。
——换句话说，就是send可以强行修改上一个yield表达式值。比如函数中有一个yield赋值，a = yield 5，第一次迭代到这里会返回5，a还没有赋值。第二次迭代时，使用.send(10)，那么，就是强行修改yield 5表达式的值为10，本来是5的，那么a=10
send(msg)与next()都有返回值，它们的返回值是当前迭代遇到yield时，yield后面表达式的值，其实就是当前迭代中yield后面的参数。第一次调用时必须先next()或send(None)，否则会报错，send后之所以为None是因为这时候没有上一个yield(根据第8条)。可以认为，next()等同于send(None)。
示例一：
结果：
理解的关键在于：下次迭代时，代码从yield的下一跳语句开始执行。
示例二：
与前面不同的是，这个函数中没有for循环，但它依然可以用于迭代。
node._get_child_candidates函数中有yield，所以它变成了一个迭代器，可以用于迭代。
执行第一次迭代时（其实就是调用next()方法），如果有左节点并且距离满足要求，会执行第一个yield，这时会返回self._leftchild并完成第一个迭代。
执行第二次迭代时，从第一个yield后面开始，如果有右节点并且距离满足要求，会执行第二个yield，这时会返回self._rightchild并完成第一个迭代。
执行第三次迭代时，第二个yield后再无代码，捕获异常，退出迭代。
调用过程：
上面的node._get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist)是放在extend()函数中作为参数的，为什么可以这么用，就因为extend函数的参数不仅仅支持array，只要它是一个迭代器就可以。它的原型是array.extend(iterable)。
示例三：
实例：
def parse_page_list(self, json_data):
"""解析JSON数据的函数"""
json_obj = json.loads(json_data)
if json_obj and 'data' in json_obj.keys():
data_list = json_obj.get('data')
# r = [] # 内存中存储的
for item in data_list:
# yield: 好处：1.不会将所有数据取出来存入内存中；而是返回了一个对象；可以通过对象获取数据；用多少取多少，可以节省内容空间。
#2.除了能返回一个值，还不会终止循环的运行； yield item.get('article_url')
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推荐博客文章：http://pyzh.readthedocs.io/en/latest/the-python-yield-keyword-explained.html
https://www.jianshu.com/p/d09778f4e055
https://jingyan.baidu.com/article/4f7d5712f2fe3b1a2019270c.html
原文：https://blog.csdn.net/qq_33472765/article/details/80839417
