本文實例講述了python3.6生成器yield用法。分享給大家供大家參考，具體如下：

今天看源碼的時候看到了一個比較有意思的函數(shù)：yield

功能與return類似，都是返回定義的函數(shù)的一個結果，不同的是return返回后這次調(diào)用函數(shù)就結束了，除了返回值，其余臨時變量都會被清除。而yield會停止在當前步，并保留其余變量的值，等下次調(diào)用該函數(shù)時，從yield的下一步繼續(xù)往下運行。

yield的好處是如果函數(shù)需要很大的內(nèi)存，比方說需要計算并返回一個很大的數(shù)列，如果用return，我們只能用一個list來存儲每一步再輸出，而用yield的話，只需要一個變量的內(nèi)存即可，每次輸出當前步的值，下次調(diào)用函數(shù)接著從這一步繼續(xù)。

文字不太好說明，看一個很容易理解的例子：（python3.6）

我們定義一個函數(shù)test()，看看return的效果

def test(n):
  for i in range(n):
    return i
    print('mark')

測試結果

for i in range(5):
  print(test(3))

輸出

0
0
0
0
0

每次調(diào)用函數(shù)時碰到return就自動結束了，返回當前i值

再來看看yield的效果：

def test2(n):
  for i in range(n):
    yield i
    print('mark')

測試

for i in range(5):
  print(test2(3))

輸出

<generator object test2 at 0x12d245200>
<generator object test2 at 0x12d245200>
<generator object test2 at 0x12d245200>

只要函數(shù)中含有yield，python就會默認這個函數(shù)是一個生成器，這個測試相當于重復打開了三次生成器

生成器需要用next()調(diào)用

測試

t = test2(3)
for i in range(3):
  print('i=',i)
  print(next(t))

next(t) 等同于 t.__next__()

結果

i= 0
0
i= 1
mark
1
i= 2
mark
2

可以看到，第一次返回i=0之后，第二次再調(diào)用函數(shù)時，從yield i的下一步繼續(xù)，即print('mark')。

生成器還支持用send()將值傳遞進函數(shù)：

def test3():
  value = (yield 1)
  print(value)
  print('mark1')
  value = (yield value)
  print(value)
  print('mark2')

測試

t2 = test3()
print(t2.__next__())
print('-----------')
print(t2.send(2))
print('-----------')
print(t2.send(3))

輸出

1
-----------
2
mark1
2
-----------
3
mark2
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-102-56e62df29d71> in <module>()
      4 print(t2.send(2))
      5 print('-----------')
----> 6 print(t2.send(3))

StopIteration:

第一次next()返回1，并在當前停止，send(2)會將2傳輸給當前停止的那一步y(tǒng)ield處，即相當于value = (yield 1)變?yōu)?code>value = (2)

然后繼續(xù)運行

print(value)
print('mark1')
value = (yield value)

碰到y(tǒng)ield再次停止，返回此時的vlue值2，之后send(3)將3傳輸給當前停止那一步y(tǒng)ield處，即第二個yield value處，繼續(xù)運行

print(value)
print('mark2')

生成器運行結束后生成StopIteration

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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。

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