python 中 yield

`yield` 和 `return` 都是用来结束函数的执行并返回值，但它们有一些重要的区别:

- `return` 语句会结束函数的执行并返回值，在函数调用后不能继续执行。
- `yield` 语句会结束函数的执行并返回值，但函数并不会结束，可以在下一次调用中继续执行。
- `yield` 语句可以用于生成器函数，可以通过迭代器来生成一系列的值。
- `return` 语句不能用于生成器函数

简单来说，当使用 `yield` 时，函数会保留当前状态并等待下一次调用，而当使用 `return` 时，函数会结束并返回值。

相关问题

Python中yield

在 Python 中，`yield` 是一个关键字，用于定义生成器函数。生成器函数是一种特殊的函数，可以在需要的时候生成一个序列，而不是一次性生成所有的值。这样可以在处理大量数据时节省内存。

`yield` 关键字用于生成器函数中，它的作用类似于 `return`，但是不同的是，当函数执行到 `yield` 语句时，函数会暂停执行并保存当前的状态，返回一个值给调用者。下次调用该函数时，函数会从上次暂停的位置继续执行，直到下一个 `yield` 语句，然后再次暂停并返回值。这样，函数可以生成一个序列，而不需要一次性生成所有的值。

下面是一个简单的例子，演示了如何使用 `yield` 来生成斐波那契数列：

def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

# 创建一个生成器对象
fib = fibonacci()

# 输出前10个斐波那契数列
for i in range(10):
    print(next(fib))

在上面的代码中，我们定义了一个 `fibonacci` 函数，它是一个生成器函数。在函数中，我们使用 `while` 循环来计算斐波那契数列。每次循环时，我们使用 `yield` 语句返回一个值，然后暂停函数的执行。当下次调用该函数时，函数从上次暂停的位置继续执行，直到下一个 `yield` 语句。

在主程序中，我们创建了一个 `fibonacci` 的生成器对象，并使用 `next` 函数来迭代生成器对象，输出前10个斐波那契数列。

需要注意的是，生成器函数不会立即执行，而是在调用时才开始执行。每次调用生成器函数时，都会创建一个新的生成器对象。生成器函数可以通过 `return` 语句结束执行，也可以通过抛出 `StopIteration` 异常结束执行。

python中yield

yield 是 Python 中的一个关键字，可以将一个普通函数转换成一个生成器函数。yield 能够在函数执行期间暂停函数的执行，将函数的执行结果返回给调用方，并保存函数的状态，以便后续继续执行。

yield 通常用于生成器函数中，可以通过 yield 语句返回多个值，每次返回一个值后，函数的状态被保存，下次执行时从上次停止的位置继续执行，直到遇到 return 语句或者函数执行结束。

例如，下面的代码演示了如何使用 yield 实现一个简单的计数器：

def counter():
    i = 0
    while True:
        yield i
        i += 1

c = counter()
print(next(c)) # 0
print(next(c)) # 1
print(next(c)) # 2

在这个例子中，counter() 函数是一个生成器函数，每次调用 next(c) 时，函数的执行从上次停止的位置继续执行，并返回一个新的计数值。由于函数的状态被保存，所以每次调用都能返回不同的计数值，直到程序结束或者出现 StopIteration 异常。

总之，yield 是一个非常强大的特性，可以让 Python 中的函数变成生成器函数，实现惰性计算，避免内存占用过大，提高程序的效率。