Python 生成器之细说 yield

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写在之前

在前天的文章（

零基础学习 Python 之初识生成器

）中我们留了这么一个问题：“yield 除了作为生成器的标志以外，还有一个「返回值」的功能，我们知道 return 也有这个功能，那么它跟 return 的这个返回值有什么区别呢”？今天我们就来学学这个 yield，顺便解决掉这个问题。

yield

为了搞清楚 yield 和 return 这两者的区别，我们先来看一个简单的例子：

从上面的例子中函数 self_return(n) 被调用的过程中我们可以清晰的看出，s = self_return(3) 函数体内的语句就开始执行了，遇到 return 以后将值返回，并结束在函数体内的执行，所以我们看到的结果是 return 后面的语句根本没有执行，这个是 return 的特点，不知道你还记得么？如果不记得的话可以去翻我前面的文章。

下面我们来将 return 换乘 yield ，再来试试看：

仔细观察上面的例子你会发现，s = self_yield(n) 并没有去执行函数体内的语句，且 s.__next__() 的时候遇到 yield 的时候，会返回值，并且暂停。我们接着再继续来试一下：

通过上面的继续操作，我们可以看到每次遇到 yield 的时候都会返回值，并且暂停，下次再执行的时候是从上次暂停的位置开始又继续执行的，当没有满足条件的值，就会抛出异常。

结合上面的分析和对用例的执行结果，相信你已经你已经理解了 yield 的特点，也知道它与 return 之间的区别了：一般的函数，都是止于 return；作为生成器的函数，因为有了 yield，则遇到它会挂起。

下面我想再用一个例子来具体的阐述一下。斐波那契数列相信你们已经不陌生了，我在前面的文章中不止一次的提过它，这次我们尝试将 yield 应用到斐波那契数列中：

上述代码的运行结果如下：

你看，用生成器生成的斐波那契数列是不是跟以前的不一样了呢？如果有兴趣的话，你可以将我在前面文章中演示过的斐波那契数列的实现方式和现在的做一下对比，然后仔细观察一下差异之处。

经过这几次的各种演示，其实已经很明确了：在一个函数中如果有了 yield 语句，那么它就是生成器，即也是迭代器。这种方式比前面写迭代器的类要简便的多，但这不是说迭代器不好，无论是使用迭代器还是生成器都要具体问题具体分析。

写在之后

至此，生成器的内容算是写完了，「类」这部分的内容大概齐的就这么结束了，我们又走完了一个篇章，之后又是新的篇章，具体写哪部分我还要再考虑一下。

行百里者半九十，之后的知识点肯定会越来越难，希望我们都能坚持住，我坚持写好，你们坚持去看去理解。

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The end。