你常看到 Python 代码中的 yield 到底是什么鬼？

之前给大家说过，久久会解锁一篇 VIP 中的文章给大伙乐呵乐呵，其实是被吐槽没有试看文。

好吧，今天就是这么出其不意攻其不备，就随便挑选一篇出来给你瞧瞧货色： yield 到底是干屌的？

首先我们来看下这两个列表的区别：

可以看到， list_1 是 [i for i in range(20)] ，而 list_2 是 (i for i in range(20))，主要区别就是一个是 [] , 一个是 （），而后者就是生成器。

可以看到，当我们去执行 list_2 的时候，输出结果是一个 generator（生成器）对象。

我们可以通过 next() 去调用这个生成器里面的元素：

我想到这里你会有点疑惑，就是它们之间有什么区别？

我们这样，来计算一下以下这两个列表生成所需要的时间：

list_1 = [i for i in range(66666666)]

list_2 = (i for i in range(66666666))

我们分别把它们放到方法里面执行，然后用装饰器的方式对它们各自的方法执行时间做个记录：

执行结果如下：

你会发现，方法二，也就是生成器生成的列表 list_2 所消耗的时间远低于 list_1。

这是因为使用列表生成式生成的列表，是固定的，也就是说，当我们执行 [i for i in range(66666666)] 的时候， list_1 这个列表所封装的元素个数就是 66666666 个。

而生成器生成的 list_2 就不是这样，它是记录了一定的算法规则，比如我们这里的 for i in range(66666666) 就是不断的 +=1 ，生成器只要记住这个规则就可以了，不需要将全部的数据都直接一股脑的装进 list_2 ，而是等到我们需要的时候，我们去调用的时候，它再去算一下，然后把相应的数据返回给我们。

这，就是生成器，记住一点，它是根据一定的规律算法生成的，当我们去遍历它的时候，它可以通过特定的算法不断的推算出相应的元素，边运行边推算结果，从而节省了很多空间。

体会下下面这两者的区别：

知道了什么是生成器之后，咱们再来看看这个魔法关键词：yield。

yield 和 return 有点相似，return 这个关键词你应该很熟悉吧，在函数中只要执行到这个关键词，就会返回相应的结果并且终止函数的执行：

很好理解，这里返回 3 而不会继续返回 hahahahah。

那么 yield 又是怎么样的呢？咱们继续看：

在这里面我们定义了一个 foo 方法，并且在里面定义了好几个 yield ，可是当我们调用这个方法的时候，居然跟什么都没有输出。

那么我们来看看调用了这个 foo 函数之后得到的是什么类型：

可以看到，它是一个生成器！

是的，一个函数里面如果被定义了 yield ，那么这个函数就是一个生成器。

我们可以通过 next 方法来使用这个生成器：

可以看到，当我们第一次调用的时候，遇到第一个 yield 的时候就跳出函数了，第二次调用的时候就是从第 1 个 yield 开始，第三个 yield 结束，以此类推。直到 next 没有数据之后报 StopIteration。

既然它是一个生成器，那么我们就可以遍历它，我们具体打印出每个具体的元素，看看是什么：

可以看到我们这里得到的都是 None ，这是因为我们 yield 的时候没有返回具体数据，我们可以这样：

这样我们就可以得到的生成器里面具体的元素了。

不过呢，我们一般不会这么写，我刚刚说了，生成器是根据一定的规律算法生成的列表，当我们去遍历它的时候，它可以通过特定的算法不断的推断出相应的元素，边运行边推算结果，节省空间。

所以 yield 一般会在 for 循环语句以一定的规则生成，举一个最简单的例子，生成这么些偶数：

这样我们在调用 foo 的时候就会得到一个生成器，然后就可以直接遍历使用。另外，yield 后面可以跟常用的数据类型，比如 string，int，dict：

那么当你下次去调用相应的函数就会得到这样的 generator，于是就可以：OMG，根据对应的规则遍历它！

ok，以上就是生成器和 yield 的用法，你以后还会经常看到它的身影，我们下回见，peace！

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