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Python中yield關(guān)鍵字及與return的區(qū)別詳解

更新時(shí)間：2023年08月21日 09:31:20 作者：十八水

這篇文章主要介紹了Python中yield關(guān)鍵字及與return的區(qū)別詳解,帶有 yield 的函數(shù)在 Python 中被稱之為 generator生成器,比如列表所有數(shù)據(jù)都在內(nèi)存中,如果有海量數(shù)據(jù)的話將會(huì)非常耗內(nèi)存,想要得到龐大的數(shù)據(jù),又想讓它占用空間少,那就用生成器,需要的朋友可以參考下

1. yield 基本概念

帶有 yield 的函數(shù)在 Python 中被稱之為 generator（生成器）

比如列表所有數(shù)據(jù)都在內(nèi)存中，如果有海量數(shù)據(jù)的話將會(huì)非常耗內(nèi)存。僅僅需要訪問前面幾個(gè)元素，那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費(fèi)了。

如果列表元素按照某種算法推算出來，那我們就可以在循環(huán)的過程中不斷推算出后續(xù)的元素，這樣就不必創(chuàng)建完整的list，從而節(jié)省大量的空間。

簡(jiǎn)單一句話：想要得到龐大的數(shù)據(jù)，又想讓它占用空間少，那就用生成器！

因此生成器的主要優(yōu)點(diǎn)是一邊循環(huán)一邊計(jì)算產(chǎn)生數(shù)據(jù)的機(jī)制，占用內(nèi)存少，缺點(diǎn)就是只能遍歷1次

2. 代碼實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列

斐波那契（Fibonacci）數(shù)列是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的遞歸數(shù)列，除第一個(gè)和第二個(gè)數(shù)外，任意一個(gè)數(shù)都可由前兩個(gè)數(shù)相加得到。

數(shù)列形式: 1,1,2,3,5,8,13，…,

def f(n):
    res = []
    num,a,b = 1,0,1
    while num <= n:
        res.append(b)
        a,b = b,a+b
        num += 1
    return res
res = f(13)
for i,b in enumerate(res):
    print(f"斐波那契數(shù)列第 %2s 個(gè)元素值是 %s"%(i+1,b))

斐波那契數(shù)列第 1 個(gè)元素值是 1
斐波那契數(shù)列第 2 個(gè)元素值是 1
斐波那契數(shù)列第 3 個(gè)元素值是 2
斐波那契數(shù)列第 4 個(gè)元素值是 3
斐波那契數(shù)列第 5 個(gè)元素值是 5
斐波那契數(shù)列第 6 個(gè)元素值是 8
斐波那契數(shù)列第 7 個(gè)元素值是 13
斐波那契數(shù)列第 8 個(gè)元素值是 21
斐波那契數(shù)列第 9 個(gè)元素值是 34
斐波那契數(shù)列第 10 個(gè)元素值是 55
斐波那契數(shù)列第 11 個(gè)元素值是 89
斐波那契數(shù)列第 12 個(gè)元素值是 144
斐波那契數(shù)列第 13 個(gè)元素值是 233

該函數(shù)在運(yùn)行中占用的內(nèi)存會(huì)隨著參數(shù) n 的增大而增大，如果要控制內(nèi)存占用，最好不要用 List 來保存中間結(jié)果，而是通過 iterable 對(duì)象來迭代。

def f(n):
    num,a,b = 1,0,1
    while num <= n:
        print("="*30)
        yield b
        print(f"斐波那契數(shù)列第 %2s 個(gè)元素值是 %s"%(num,b))
        a,b = b,a+b
        num += 1
for i in f(1):
    print(i)

yield before
1
yield after
斐波那契數(shù)列第 1 個(gè)元素值是 1

for i in f(2):
    print(i)

==============================
yield before
1
yield after
斐波那契數(shù)列第 1 個(gè)元素值是 1
==============================
yield before
1
yield after
斐波那契數(shù)列第 2 個(gè)元素值是 1

通過上面2個(gè)案例看出，當(dāng)執(zhí)行 __next__() 時(shí)，代碼就會(huì)執(zhí)行到 yield 處，然后返回 yield 后面的值，如果繼續(xù)調(diào)用 __next__() ，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，這次執(zhí)行的開始位置，是上次 yield 結(jié)束的地方，并且它還保留了上一次執(zhí)行的上下文，繼續(xù)向后迭代。

這就是使用 yield 的作用，在迭代生成器時(shí)，每一次執(zhí)行都可以保留上一次的狀態(tài)，而不是像普通方法那樣，遇到 return 就返回結(jié)果，下一次執(zhí)行只能再次重復(fù)上一次的流程。

普通函數(shù)用 return 返回一個(gè)值，在 Python 中還有一種函數(shù)，用關(guān)鍵字 yield 來返回值，這種函數(shù)叫生成器函數(shù)，函數(shù)被調(diào)用時(shí)返回一個(gè)生成器對(duì)象（注意返回的不是yield后面的值）。

3.return 與 yield 的關(guān)系梳理

共同點(diǎn)：return和yield都用來返回值；在一次性地返回所有值場(chǎng)景中return和yield的作用是一樣的。
不同點(diǎn)：如果要返回的數(shù)據(jù)是通過for等循環(huán)生成的迭代器類型數(shù)據(jù)（如列表、元組），return只能在循環(huán)外部一次性地返回，yield則可以在循環(huán)內(nèi)部逐個(gè)元素返回。
- 執(zhí)行順序的區(qū)別
  - yield: 是暫停函數(shù), 即函數(shù)返回某個(gè)值時(shí)，會(huì)停留在某個(gè)位置，返回函數(shù)值后，會(huì)在前面停留的位置繼續(xù)執(zhí)行，直到程序結(jié)束
  - return: 是結(jié)束函數(shù), return返回值后不再執(zhí)行函數(shù)體內(nèi)代碼,徹底結(jié)束。
- 輸出對(duì)象的區(qū)別
  - yield 輸出的是一個(gè)生成器對(duì)象，相當(dāng)于是一個(gè)容器，想取什么數(shù)據(jù)就取出什么,每次調(diào)用只返回一個(gè)數(shù)值
  - return 返回的是一個(gè)元組（默認(rèn)）, 只會(huì)返回一個(gè)值
- 占用資源不同
  - 使用return空間開銷比較大，尤其是操作巨量數(shù)據(jù)的時(shí)候，操作一個(gè)大列表時(shí)間開銷也會(huì)得不償失
  - yield 生成器相比 return一次返回所有結(jié)果的優(yōu)勢(shì)：①反應(yīng)更迅速 ②更節(jié)省空間 ③使用更靈活

到此這篇關(guān)于Python中yield關(guān)鍵字及與return的區(qū)別詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python的yield與return內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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