python yield作用_Python 关键字 yield 的理解

为了更好地理解关键字yield的用法，首先需要理解迭代器(iterator)与生成器(generator)的区别。当创建列表中的元素时，我们可以使用for循环：

>>> myIterator = [x*x for x in range(3)]

>>> print(myIterator)

[0, 1, 4]

因此我们称列表是可迭代的(iterable)。但是基于这种方法逐次访问列表中的元素时，需要首先将包含所有元素的列表创建并保存，当元素数量过多时可能造成内存空间的利用效率下降。因此考虑只进行一次迭代的生成器，并不在访问元素之前将所有元素值存储在内存空间，而是在迭代过程中生成要访问的元素，并且访问过的元素就不会再存储在生成器所占的内存空间中。

>>> myGenerator = (x*x for x in range(3))

>>> print(myGenerator)

at 0x000001F67D449518>

>>> for i in myGenerator:

print(i)

0

1

4

>>> print(myGenerator)

at 0x000001F67D449518>

>>> for i in myGenerator:

print(i)

>>>

上述代码首先创建生成器对象，使用for循环迭代访问生成器中的每一个元素时，可以看到进行一次迭代后生成器就变为空。也可以将生成器对象转换为列表对象，生成器在访问一次之后变为空就可以更明显地看出来：

>>> myGenerator = (x*x for x in range(3))

>>> print(myGenerator)

at 0x000001B3A48DED00>

>>> print(list(myGenerator))

[0, 1, 4]

>>> print(list(myGenerator))

[]

而关键字yield的作用类似于return，但返回的是一个生成器对象，注意代码示例表示返回的生成器的元素为i*i：

>>> def createGenerator():

for i in range(3):

yield i*i

>>> mygenerator = createGenerator()

>>> print(mygenerator)

>>> for item in mygenerator:

print(item)

0

1

4

>>>

在nlp相关应用中，可能在读取数据集时会使用到yield关键字以节省内存开销，代码示例表示返回的生成器中的元素是列表：

>>> def read_dataset(file):

for line in file:

yield [word for word in line.split(" ")]

>>> dataset = ["hello world", "i love china", "are you ok"]

>>> train = read_dataset(dataset)

>>> print(train)

>>> print(list(train))

[['hello', 'world'], ['i', 'love', 'china'], ['are', 'you', 'ok']]

>>> print(list(train))

[]

来源：http://www.icode9.com/content-1-73501.html