Python中`yield`关键字:揭开生成器与迭代的神秘面纱
在Python编程世界里，yield关键字是一个非常重要且有趣的存在，它与生成器、迭代等概念紧密相关。Stack Overflow上关于 “Python中yield关键字有什么作用？” 的问题讨论热度极高，浏览量达340万次，众多开发者分享了深入且全面的见解，现在就让我们来一探究竟。
一、yield与生成器、迭代的基础概念
- 1. 可迭代对象（Iterable）：像列表、字符串、文件等都属于可迭代对象，只要能用for...in...循环遍历的对象都是可迭代对象。比如mylist = [1, 2, 3]，我们可以通过for i in mylist来遍历其中的元素。使用列表推导式创建的列表也是可迭代对象，如mylist = [x * x for x in range(3)]。
- 2. 生成器（Generator）：生成器是一种特殊的迭代器，只能被迭代一次，并且它不会一次性将所有值存储在内存中，而是在需要时动态生成值。例如mygenerator = (x * x for x in range(3))，这里使用圆括号创建了一个生成器，与列表推导式的方括号有所不同。生成器只能被迭代一次，一旦迭代完成，再次迭代不会有任何输出。
- 3. yield关键字：yield关键字用于定义生成器函数。当一个函数中包含yield关键字时，调用该函数并不会立即执行函数体中的代码，而是返回一个生成器对象。例如：
def create_generator():
mylist = range(3)
for i in mylist:
yield i * i
mygenerator = create_generator()
print(mygenerator)
for i in mygenerator:
print(i)在上述代码中，create_generator函数是一个生成器函数，调用它返回一个生成器对象mygenerator。当使用for循环迭代这个生成器对象时，函数体中的代码才会开始执行，每次遇到yield语句，函数的执行会暂停，并返回yield后面的值，同时保留函数的状态，以便下次继续执行。
二、yield在实际代码中的应用与原理
以一个具体的代码示例来说明yield的工作原理：
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
yield self._leftchild
if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
yield self._rightchild在这个函数中，yield用于根据条件返回self._leftchild或self._rightchild。当调用这个函数时，它返回一个生成器。在调用方的代码中：
result, candidates = [], [self]
while candidates:
node = candidates.pop()
distance = node._get_dist(obj)
if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
result.extend(node._values)
candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return resultcandidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))这一行代码使用了生成器，这样做的好处是不需要重复读取值，并且当有大量子节点时，不会将所有子节点都存储在内存中，提高了内存使用效率。
三、yield的其他特性与用法
- 1. 生成器的耗尽控制：可以通过控制生成器的状态来决定何时停止生成值。例如，模拟一个银行自动取款机（ATM）的例子，当银行处于危机状态时，ATM不再提供现金，生成器也会相应地停止生成值。
class Bank():
crisis = False
def create_atm(self):
while not self.crisis:
yield "$100"
hsbc = Bank()
corner_street_atm = hsbc.create_atm()
print(corner_street_atm.next())
hsbc.crisis = True
print(corner_street_atm.next())在Python 3中，应使用print(corner_street_atm.__next__())或print(next(corner_street_atm))来获取生成器的下一个值。
2. 作为协程（Coroutine）使用：yield还可以用于创建协程，实现双向数据通信。例如：
def interactiveProcedure():
userResponse = yield makeQuestionWebpage()
print('user response:', userResponse)
yield'success'
coroutine = interactiveProcedure()
webFormData = next(coroutine)
userResponse = serveWebForm(webFormData)
successStatus = coroutine.send(userResponse)在这个例子中，协程interactiveProcedure在执行过程中，通过yield暂停并等待外部传入数据，然后根据传入的数据继续执行。
3. yield from语句：在Python 3中引入的yield from语句允许一个生成器将部分操作委托给另一个生成器。这使得代码的模块化和复用性更高，同时也为优化提供了可能。例如：
def func(an_iterable):
yield from an_iterable上述代码等价于：
def func(an_iterable):
for item in an_iterable:
yield item但yield from在处理子生成器的返回值等方面有更强大的功能。
四、总结
yield关键字在Python中扮演着重要的角色，它为开发者提供了一种高效、灵活的方式来处理数据的迭代和生成。通过yield创建的生成器，不仅可以节省内存，还能实现复杂的迭代逻辑和数据通信。无论是处理大规模数据，还是实现异步编程中的协程，yield都发挥着不可或缺的作用。深入理解yield的原理和用法，将有助于我们编写出更高效、优雅的Python代码。
希望通过本文的介绍，大家对yield关键字有了更全面、深入的理解。在今后的Python编程中，能够熟练运用yield，解决各种实际问题。如果你还有其他关于Python的疑问或有趣的想法，欢迎在留言区分享交流！