在Python编程中，有一个强大而神秘的关键字，那就是yield。初学者常常被它搞得晕头转向，而高级开发者则借助它实现高效的代码。到底yield是什么？它又是如何在Python代码中发挥作用的呢？让我们一起来揭开它的面纱。
Python里的一个非常重要但也颇具迷惑性的关键词——yield。
什么是yield？为什么我们需要在Python中使用它？
来，让我们一起来拆解一下，看看yield到底是个啥。
迭代与可迭代对象
要搞明白yield，咱们先得弄清楚什么是可迭代对象（iterables）。
所谓可迭代对象，简单来说，就是你可以逐个读取其元素的对象，比如列表、字符串、文件等等。举个例子，当你创建一个列表时，你可以用for循环一个个地读取它的元素：
mylist = [1, 2, 3]
for i in mylist:
print(i)输出会是：
1
2
3这里的mylist就是一个可迭代对象。你还可以用列表推导式（list comprehension）来创建一个列表，它同样也是可迭代的：
mylist = [x*x for x in range(3)]
for i in mylist:
print(i)输出是：
0
1
4凡是你可以用for... in...来操作的东西，都是可迭代对象，包括列表、字符串、文件等等。
可迭代对象非常方便，因为你可以任意多次地读取它们的值，但前提是你得把所有值都存储在内存里。这就带来了一个问题：当数据量很大时，这种方式显然不太合适。
生成器
生成器（generators）是迭代器的一种，你只能遍历它们一次。生成器不像列表那样把所有的值都存储在内存里，而是即用即生成。来看看生成器的例子：
mygenerator = (x*x for x in range(3))
for i in mygenerator:
print(i)输出和列表推导式一样：
0
1
4但注意了，生成器只能使用一次，因为它们会“边用边忘”：计算0后忘记0，计算1后忘记1，最后计算4后结束。再用同一个生成器对象做for循环就没有结果了。
yield关键词
说到yield，这是个类似于return的关键词，但它返回的不是一个值，而是一个生成器。看看这个例子：
def create_generator():
mylist = range(3)
for i in mylist:
yield i*i
mygenerator = create_generator() # 创建一个生成器
print(mygenerator) # mygenerator 是一个生成器对象！输出是：
<generator object create_generator at 0xb7555c34>通过for循环遍历这个生成器：
for i in mygenerator:
print(i)输出：
0
1
4这个例子看起来简单，但它在处理大量数据时特别有用，因为生成器只在需要时生成值，而不是一次性生成所有值然后存储在内存中。
深入理解yield
为了彻底掌握yield，我们需要理解当调用生成器函数时，函数体内的代码并不会立即执行。函数返回的是一个生成器对象，然后你的代码会在每次调用for循环时从上次中断的地方继续执行，直到遇到下一个yield。
第一次调用for循环时，生成器对象会从头开始运行函数中的代码，直到遇到yield，然后返回循环中的第一个值。随后的每次调用都会执行函数中循环的下一次迭代，直到生成器不再有值返回。这可能是因为循环结束了，或者条件不再满足。
来看看一个实际的例子：
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
yield self._leftchild
if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
yield self._rightchild这里的代码在每次使用生成器对象时都会被调用：
-
如果节点对象还有左子节点并且距离合适，返回下一个子节点。
-
如果节点对象还有右子节点并且距离合适，返回下一个子节点。
-
如果没有更多子节点，生成器会被认为是空的。
调用这个生成器的方法如下：
result, candidates = list(), [self]
while candidates:
node = candidates.pop()
distance = node._get_dist(obj)
if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
result.extend(node._values)
candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result这里的代码有几个巧妙之处：
-
循环遍历一个列表，而列表在循环过程中会扩展。这样可以方便地遍历所有嵌套的数据，虽然有些危险，因为可能会陷入无限循环。在这个例子中，candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))用尽生成器的所有值，但while循环不断创建新的生成器对象，因为它们作用在不同的节点上会产生不同的值。
-
extend()方法是列表对象的方法，它期望一个可迭代对象，并将其值添加到列表中。通常我们传递一个列表给它，但在代码中，它接收一个生成器，这是个好主意，因为：
-
你不需要读取值两次。
-
你可能有很多子节点，不想全部存储在内存中。
-
这段代码展示了Python为何如此酷：它不在乎方法的参数是列表还是其他可迭代对象。这种特性叫鸭子类型（duck typing），也是Python灵活性的一个体现。
高级用法
再来看一个更高级的用法——控制生成器的耗尽：
class Bank():
crisis = False
def create_atm(self):
while not self.crisis:
yield "$100"
hsbc = Bank()
corner_street_atm = hsbc.create_atm()
print(next(corner_street_atm)) # 输出 $100
print(next(corner_street_atm)) # 输出 $100
print([next(corner_street_atm) for _ in range(5)]) # 输出 ['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
hsbc.crisis = True
print(next(corner_street_atm)) # 输出 StopIteration这里我们模拟了一个ATM机，在银行没有危机时，你可以不断取钱，但一旦危机来了，ATM机就会停止工作，即使是新的ATM机也不能再取钱了。
itertools模块
最后，给大家介绍一个非常有用的模块——itertools。这个模块包含了很多操作可迭代对象的特殊函数。如果你曾经希望复制一个生成器、连接两个生成器、用一行代码将值分组到嵌套列表中，或者在不创建另一个列表的情况下使用map和zip，那么就应该导入itertools。
举个例子，我们看看四匹马比赛的可能到达顺序：
import itertools
horses = [1, 2, 3, 4]
races = itertools.permutations(horses)
print(list(itertools.permutations(horses)))输出：
[(1, 2, 3, 4), (1, 2, 4, 3), (1, 3, 2, 4), (1, 3, 4, 2), (1, 4, 2, 3), (1, 4, 3, 2), (2, 1, 3, 4), (2, 1, 4, 3), (2, 3, 1, 4), (2, 3, 4, 1), (2, 4, 1, 3), (2, 4, 3, 1), (3, 1, 2, 4), (3, 1, 4, 2), (3, 2, 1, 4), (3, 2, 4, 1), (3, 4, 1, 2), (3, 4, 2, 1), (4, 1, 2, 3), (4, 1, 3, 2), (4, 2, 1, 3), (4, 2, 3, 1), (4, 3, 1, 2), (4, 3, 2, 1)]itertools模块简直是Python程序员的好伙伴，可以让你在处理迭代对象时如虎添翼。
总结
yield是Python中一个强大的工具，它可以帮助你以一种高效的方式处理大量数据。理解yield的工作原理对于掌握Python编程至关重要。
在大数据时代，处理海量数据已成为常态。生成器作为一种高效的数据处理方式，因其优越的内存管理能力，受到了越来越多开发者的青睐。无论是日志处理、数据流分析，还是实时数据处理，生成器都展现了不可替代的价值。
通过对yield的详解，我们不仅理解了它的基本概念和用法，还认识到它在高效数据处理中的重要性。掌握yield，将为你的Python编程之旅增添一把利器。
