本文实例讲述了python3.6生成器yield用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
今天看源码的时候看到了一个比较有意思的函数：yield
功能与return类似，都是返回定义的函数的一个结果，不同的是return返回后这次调用函数就结束了，除了返回值，其余临时变量都会被清除。而yield会停止在当前步，并保留其余变量的值，等下次调用该函数时，从yield的下一步继续往下运行。
yield的好处是如果函数需要很大的内存，比方说需要计算并返回一个很大的数列，如果用return，我们只能用一个list来存储每一步再输出，而用yield的话，只需要一个变量的内存即可，每次输出当前步的值，下次调用函数接着从这一步继续。
文字不太好说明，看一个很容易理解的例子：（python3.6）
我们定义一个函数test()，看看return的效果
def test(n):
for i in range(n):
return i
print('mark')
测试结果
for i in range(5): print(test(3))
输出
0
0
0
0
0
每次调用函数时碰到return就自动结束了，返回当前i值
再来看看yield的效果：
def test2(n):
for i in range(n):
yield i
print('mark')
测试
for i in range(5): print(test2(3))
输出
<generator object test2 at 0x12d245200>
<generator object test2 at 0x12d245200>
<generator object test2 at 0x12d245200>
只要函数中含有yield，python就会默认这个函数是一个生成器，这个测试相当于重复打开了三次生成器
生成器需要用next()调用
测试
t = test2(3)
for i in range(3):
print('i=',i)
print(next(t))
next(t) 等同于 t.__next__()
结果
i= 0
0
i= 1
mark
1
i= 2
mark
2
可以看到，第一次返回i=0之后，第二次再调用函数时，从yield i的下一步继续，即print('mark')。
生成器还支持用send()将值传递进函数：
def test3():
value = (yield 1)
print(value)
print('mark1')
value = (yield value)
print(value)
print('mark2')
测试
t2 = test3()
print(t2.__next__())
print('-----------')
print(t2.send(2))
print('-----------')
print(t2.send(3))
输出
1
-----------
2
mark1
2
-----------
3
mark2
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-102-56e62df29d71> in <module>()
4 print(t2.send(2))
5 print('-----------')
----> 6 print(t2.send(3))StopIteration:
第一次next()返回1，并在当前停止，send(2)会将2传输给当前停止的那一步yield处，即相当于value = (yield 1)变为value = (2)
然后继续运行
print(value)
print('mark1')
value = (yield value)
碰到yield再次停止，返回此时的vlue值2，之后send(3)将3传输给当前停止那一步yield处，即第二个yield value处，继续运行
print(value)
print('mark2')
生成器运行结束后生成StopIteration
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
到此这篇关于python3.6生成器yield用法实例分析就介绍到这了。各种、 都是妄想，只有消灭妄想，然后才能现出诚意，居高自傲是一种，只有消灭了，然后才能让正气通畅。更多相关python3.6生成器yield用法实例分析内容请查看相关栏目，小编编辑不易，再次感谢大家的支持！