Python的关键字yield用于从一个函数返回一个生成器，允许函数按需产生一系列值而不是一次性返回它们、这个关键字主要用于创建生成器函数、它也可以用来保持函数的局部状态、替代传统的列表来提高内存效率。在更详细的描述中，使用yield时，函数的执行状态会被挂起，直到生成器的下一个值被请求时，它会恢复执行。这使得yield在处理大数据集或无限序列时非常有用，因为它不需要一次将所有数据载入内存。
一、生成器基本概念
在深入yield的具体用法和用途之前，先来了解下什么是生成器。生成器是一种特殊的迭代器，它使用函数中的yield关键字来产生序列中的值。与普通的函数一次性返回所有值不同，生成器函数每次只产生（yield）一个值，这样可以处理更大的数据集，而不会耗尽系统内存。
生成器的创建
生成器可以通过在函数中使用yield语句来创建。当函数包含至少一个yield语句时，它将被视为生成器函数。调用生成器函数会返回一个生成器对象，但不会立即执行函数体中的代码。
def simple_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
gen = simple_generator() # 创建生成器对象
生成器的使用
生成器对象被创建后，可以通过迭代来依次获取由yield产生的值。一旦生成器的所有值被消耗，后续的迭代尝试将引发一个StopIteration异常，表示迭代已经完成。
for value in gen:
print(value) # 依次打印：1、2、3
二、YIELD关键字用法细节
现在我们来详细探讨yield的关键用法和一些技巧，了解如何更高效地使用这个强大的关键字。
暂停与恢复执行
yield可以在生成器函数中暂停执行并保存当前的执行状态。每次从生成器获取一个值时，函数会从上次返回（yield）的位置恢复执行，直到遇到下一个yield语句或函数结束。
def count_to_three():
yield 1
yield 2
yield 3
counter = count_to_three()
next(counter) # 输出1
next(counter) # 输出2
next(counter) # 输出3
与普通函数对比
与返回数值得传统函数对比，使用yield的生成器函数可以更节省内存，尤其是在处理大型数据集时。传统函数一次性返回所有数据，而生成器逐个产生。
# 常规函数
def get_numbers(n):
return list(range(n))
使用yield的生成器函数
def get_numbers_with_yield(n):
for i in range(n):
yield i
对比内存消耗
import sys
print(sys.getsizeof(get_numbers(1000000))) # 输出非常大的数值
print(sys.getsizeof(get_numbers_with_yield(1000000))) # 输出较小的数值
三、YIELD的高级用法
yield的高级用法可以实现更为复杂的控制逻辑。通过结合send方法、throw方法和close方法可以对生成器进行更精细的操作和异常处理。
生成器的send方法
生成器的send方法可以向生成器发送一个值，该值会成为yield表达式的结果。这可以用来修改生成器的内部状态或者基于外部条件动态决定序列中的下一个值。
def generator_with_send():
while True:
received_value = (yield)
print(f'Received: {received_value}')
gen = generator_with_send()
next(gen) # 启动生成器
gen.send(10) # 输出：Received: 10
gen.send(20) # 输出：Received: 20
处理异常
使用throw和close方法可以在生成器函数中抛出或关闭生成器，并处理可能发生的异常。
def generator_with_exception():
try:
yield 'Started'
except Exception as e:
yield f'Exception: {e}'
finally:
print('Generator closing')
gen = generator_with_exception()
print(next(gen)) # 输出：Started
print(gen.throw(Exception, 'Something went wrong')) # 输出：Exception: Something went wrong
gen.close() # 输出：Generator closing
四、YIELD FROM的使用
yield from是Python 3.3中新增的语法，用于从另一个迭代器中产生值。这可以简化生成器中循环迭代其他迭代器的代码，并且可以透明地处理嵌套生成器的情况。
简化迭代器代码
使用yield from可以简化对另一个迭代器的迭代过程。
def generator_range(n):
yield from range(n)
gen = generator_range(5)
for value in gen:
print(value) # 依次输出：0、1、2、3、4
嵌套生成器
yield from可以方便地处理生成器之间的嵌套调用，实现复杂的生成过程。
def generator1():
yield from generator2()
yield from generator3()
五、YIELD用于协程
yield在Python的异步编程和协程（coroutines）中扮演着重要的角色。在使用asyncio库时，yield可以用于编写异步代码，允许任务在等待I/O完成时让出控制权，实现非阻塞并发执行。
异步生成器
在Python 3.5及以上版本，可以将yield用在async def定义的异步函数中，创建异步生成器。
import asyncio
async def async_generator():
awAIt asyncio.sleep(1)
yield 'hello'
await asyncio.sleep(1)
yield 'world'
协程中的YIELD
yield在协程中用于等待I/O操作，进而实现异步编程的关键步骤。通过与await关键字的配合，可以等待一个异步操作完成。
async def fetch_data():
data = await some_io_task() # 通过await等待I/O任务
return data
总体而言，Pythonyield关键字的灵活性和强大的控制流能力使其成为处理大规模数据、创建复杂生成器序列和异步编程不可或缺的工具。通过合理运用yield语法，你可以写出既高效又易于维护的代码。
相关问答FAQs：
1. yield 关键字在生成器函数中的用法和用途是什么？
生成器函数是一种特殊的函数，它可以在迭代过程中暂停并返回中间结果，而不是一次性返回所有结果。yield 关键字在生成器函数中被用于标记暂停点，当生成器函数执行到 yield 语句时，程序会暂停并返回一个值给调用者。当再次调用生成器函数时，程序会从上一次暂停的位置继续执行并返回下一个值。这种机制使得生成器函数能够延迟计算，提供了更加高效和节省内存的方式来处理大量数据。
2. yield 关键字在协程中的用法和用途是什么？
协程是一种轻量级的多任务处理方式，可以在同一线程中实现并发编程。Python 的 yield 关键字在实现协程时经常被使用。通过 yield 关键字，我们可以将控制权交给另一个协程，然后在适当的时候再切回来。这种方式使得协程可以在需要等待 I/O 操作时主动让出 CPU，提高了并发处理能力。yield 关键字还可以用于实现协程之间的通信，协程可以通过 yield 发送数据给其他协程，也可以通过 yield 接收其他协程发送的数据。
3. yield 关键字在异常处理中的用法和用途是什么？
当使用 yield 关键字定义一个生成器函数时，我们可以在生成器中捕获并处理异常。在生成器中遇到异常时，yield 语句会暂停生成器并将异常信息返回给调用者，调用者可以根据需要处理异常或重新抛出异常。这种方式允许我们在生成器中对异常进行细粒度的处理，提高了代码的可读性和可维护性。同时，我们还可以使用 yield 来传递异常，即在生成器中抛出异常并让调用者处理，这种机制可以用于实现特定的错误处理逻辑或异常传递机制。
