Python yield 语法详解：从入门到精通

Python yield 语法详解：从入门到精通

一、什么是 yield？

在 Python 中，yield 是一个关键字，用于定义生成器函数（generator function）。与普通函数使用 return 返回值不同，生成器函数使用 yield 可以"暂停"函数的执行，并在需要时从中断处继续执行。

def simple_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = simple_generator()
print(next(gen))  # 输出: 1
print(next(gen))  # 输出: 2
print(next(gen))  # 输出: 3

二、yield 的基本用法

1. 创建生成器函数

任何包含 yield 语句的函数都会自动成为生成器函数：

def count_up_to(max):
    count = 1
    while count <= max:
        yield count
        count += 1

counter = count_up_to(5)
for num in counter:
    print(num)  # 输出: 1 2 3 4 5

2. 生成器的惰性求值

生成器不会一次性计算所有值，而是在每次迭代时计算一个值，这大大节省了内存：

def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

inf = infinite_sequence()
print(next(inf))  # 0
print(next(inf))  # 1
print(next(inf))  # 2
# 可以无限继续下去...

三、yield 的高级用法

1. 使用 send() 方法与生成器交互

def accumulator():
    total = 0
    while True:
        value = yield total
        if value is None:
            break
        total += value

acc = accumulator()
next(acc)  # 启动生成器
print(acc.send(10))  # 输出: 10
print(acc.send(20))  # 输出: 30
print(acc.send(5))   # 输出: 35

2. yield from 语法（Python 3.3+）

yield from 可以简化嵌套生成器的代码：

def chain(*iterables):
    for it in iterables:
        yield from it

list(chain('ABC', 'DEF'))  # ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']

3. 协程实现

yield 可以用于实现协程（coroutine）：

def grep(pattern):
    print(f"Looking for {pattern}")
    while True:
        line = yield
        if pattern in line:
            print(line)

g = grep("python")
next(g)  # 启动协程
g.send("Yeah, but no, but yeah, but no")
g.send("python generators rock!")  # 会打印这一行

四、yield 的实际应用场景

1. 处理大型数据集：避免一次性加载所有数据到内存
2. 无限序列：表示数学上的无限序列
3. 管道处理：将多个生成器串联起来处理数据
4. 状态机：保持函数的状态
5. 协程和异步编程：在 asyncio 等框架中使用

# 文件处理示例 - 逐行读取大文件
def read_large_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            yield line.strip()

for line in read_large_file('huge_file.txt'):
    process_line(line)  # 每次只处理一行，不占用过多内存

五、yield 与 return 的区别

特性	yield	return
函数类型	生成器函数	普通函数
执行方式	暂停并保留状态	结束函数执行
返回值	可返回多个值（每次一个）	只能返回一次
内存使用	节省内存	可能消耗更多内存
使用场景	大数据集、流处理等	常规函数返回值

六、注意事项

1. 生成器只能遍历一次，遍历完后需要重新创建
2. 生成器函数在被调用时不会立即执行，而是返回一个生成器对象
3. 可以使用 gen.close() 方法手动关闭生成器
4. 生成器可以使用 throw() 方法抛出异常

七、总结

Python 的 yield 关键字提供了强大的惰性计算能力，使得处理大数据流、实现协程和创建复杂的数据处理管道成为可能。掌握 yield 的使用可以让你写出更高效、更Pythonic的代码。

希望这篇教程能帮助你理解并掌握 yield 的使用！如果有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。