I、理解yield,第一步需要理解yield和return的区别
print('yield:') def _testyield(): for i in range(5): yield i*i #这里产生生成器对象,跟java对象意思相同 generator = _testyield() for i in range(5): print(next(generator))
#-----------------------------------------------------------# print('return:') def _return(n): # 这里res是一个list[],得出的结果是[1,2,3,4,5] res = [i*i for i in range(n)] return res for i in _return(5): print(i)
上面yield和return生成的结果相同:
但是这里面的区别在于:
return返回的是一个list列表,而yield每次调用只返回一个数值,毫无疑问,使用return空间开销比较大,尤其是操作巨量数据的时候,操作一个大列表时间开销也会得不偿失
II、yield执行方式
def foo(): print("starting...") while True: res = yield 4 print("res:",res) g = foo() #此时未打印出任何信息,说明只是生成了generator对象,并未执行函数 print('-'*30) print('g_1',next(g)) #调用next,开始执行函数,并且到达yield这一步时,返回生成的4 print("*"*20) print('g_2',next(g)) #res:none,说明是接着上一步开始执行,并且第二次循环到达yield这一步 print("#"*30) print('g_3',next(g))
打印结果如下:
说明:
1、调用包含yield函数时,并不会执行函数,而是产生并返回一个生成器对象
2、第一次next取出一个值时,会将函数执行到第一个yield,停止
3、后面next时,会从上一个yield开始,接着执行,循环到下一个yield
后面均参照第三行。
III、继续深挖yield
def foo():
print("starting...")
for i in range(6):
res = yield 4
print("res:",res)
#当我们添加新的yield
for i in range(6):
res = yield 5
print("res",res)
g = foo()
#此时未打印出任何信息,说明只是生成了generator对象,并未执行函数
for i in range(7):
print(next(g))
结果是:
上述结果5最后出现,说明yield会按照正常顺序进行执行,不会重新加载函数