python的yield用法,python中的yield语句是如何工作的
Yield是python函数定义中常用的关键字，其目的是返回一个可用于迭代的生成器(for loop)。应用场景通常是需要返回一系列包含循环的值的函数。
为了充分理解yield关键字的用法，我们必须知道单词repeatable、repeatable、iterator和generator的含义。接下来，我将逐一介绍这些词的含义及其对应的用法。
可重复和可重复的迭代
迭代是一种操作。许多数据本身就是容器，包含各种类型的其他数据，如列表、字典和元组。实际使用这些容器时，往往需要一个一个地获取数据。例如，for.in通常用于打印列表中的数据。这种一个一个获取数据的过程叫做迭代。#标识符
a _ list=[ 1，2，3 ]
对于列表中的I:
我是印刷品(一)
可重复性是一个对象的特性，如可重复的plut、可重复的元组、可重复的字典、可重复的字符串和可重复的文件对象。因为数据可以从这些数据类型中逐一获取。
迭代器(迭代器)。
迭代器是一种一次只能检索一个数据元素的对象。如果在迭代器上重复调用next()方法，可以将迭代变量作为参数放入next()中，依次获取以下元素：如果迭代器中没有元素，调用next()方法会抛出StopIteration异常。迭代器的_ _ iterator _ _()方法返回迭代器本身，所以是可重复的。defliebiao(:
forxinrange(10):
产量x
g=列标() )
#0
打印(下一页)g))
#1
打印(下一页)g))
#2
打印(下一页)g))
#3
打印(下一页)g))
#4
打印(下一页)g))
#
g.__iter__(
生成函数和生成器。
生成器是一个特殊的函数，内部有yield表达式，调用时会返回一个特殊的迭代器，叫做generator。deffunc(:
1次返回
defgen(:
产量1
打印(类型)功能)#
打印(类型)gen ) #
print(type(func)))))))
打印(类型(通用) ) ) ) ) ) )
产量公式
如上所述，如果函数定义包含yield表达式，则该函数是生成函数，而不是正则函数。实际上yield只能用来定义生成器函数。
与传统函数不同，当调用生成器函数时，该函数中的代码不会立即执行，而是返回给生成器迭代器。当返回的生成器调用成员方法时，将执行相应生成器函数中的代码。defsquare(:
forxinrange(4):
产量x ** 2
square_gen=square(
对于square_gen中的x:
打印(x)是
如上所述，for循环调用iter()函数来获取生成器。然后，调用next)函数将生成器中的下一个值代入X；实施回收机构。所以上面的for循环可以是genitor=square_gen.__iter__()
虽然正确：
X=geniter.next(#python3是__next__))
打印(x)是
注意，square是一个生成器函数；作为返回值，已经是迭代器的square_gen的迭代器__iter__()返回自身。所以geniter对应的生成函数是平方的。
X=geniter.next))，square函数从上一个暂停位置执行到下一个yield表达式，将yield关键字后的表达式列表返回给调用者，然后再次暂停。请注意，每次从暂停中恢复时，生成器函数的内部变量、指令指针和内部求值栈都与暂停时完全相同。
改变自己的说法
如果不知道生成器函数，也就是带yield关键字的函数，可以理解为：
在函数开头，输入result=list()；
用Result替换每个yield表达式yield expr。追加(EXPR)；
在函数末尾，插入返回结果。
也就是yield的本质函数返回一个可重复的列表。
产量优势
介绍了这么多定义和使用方法，为什么还要用yield？有什么好处？
在许多情况下，有必要一次在一个容器中检索一些数据，但是如果用这种方式只检索一些元素，就没有必要检索容器中的所有元素。例如，如果容器中有10，000个现有元素，但只需要前5个元素，通常有以下两种解决方案。
获取容器中的所有元素，取出前五个；
从一开始，容器中的元素是一个一个重叠的，五个元素重叠才停止。
显然，如果容器中元素的数量非常大，比如10 ** 8，或者容器中元素的体积非常大，后一种方案可以节省大量的时间和空间开销。
现在，假设有一个函数的产生(返回值)是一个列表。如你所知，只有一种方法，就是每次都重复调用方为函数返回的值。如果一个函数生成列表中的每个元素，或者生成所有元素需要很长时间，那么可以使用yield将函数改为生成器函数，然后一次只生成一个元素，这样就节省了很多开销。
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