yield（对比return）

带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），return和yield的形式和用法很相像，下面以Fibonacci数列来对比一下yield和return

如何生成斐波那契數列

斐波那契（Fibonacci）数列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题，许多初学者都可以轻易写出如下函数：

def fab(max): 
   n, a, b = 0, 0, 1 
   while n < max: 
       print(b) 
       b = b+a
       a = b-a
       n = n + 1

执行 fab(5)，我们可以得到如下输出：

image.png

结果没有问题，但有经验的开发者会指出，直接在 fab 函数中用 print 打印数字会导致该函数可复用性较差，因为 fab 函数返回 None，其他函数无法获得该函数生成的数列。
要提高 fab 函数的可复用性，最好不要直接打印出数列，而是返回一个 List。以下是 fab 函数改写后的第二个版本：

def fab(max): 
   n, a, b = 0, 0, 1 
   L = [] 
   while n < max: 
       L.append(b) 
       b = b+a
       a = b-a
       n = n + 1 
   return L

可以使用如下方式打印出 fab 函数返回的 List：

image.png

改写后的 fab 函数通过返回 List 能满足复用性的要求，但是更有经验的开发者会指出，该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大，如果要控制内存占用，最好不要用 List来保存中间结果，而是通过 iterable 对象来迭代。

class Fab(object): 
 
   def __init__(self, max): 
       self.max = max 
       self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 
 
   def __iter__(self): 
       return self 
 
   def next(self): 
       if self.n < self.max: 
           r = self.b 
           self.b = self.a + self.b
           self.a = self.b - self.a
           self.n = self.n + 1 
           return r 
       raise StopIteration()

Fab 类通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数：

image.png

然而，使用 class 改写的这个版本，代码远远没有第一版的 fab 函数来得简洁。如果我们想要保持第一版 fab 函数的简洁性，同时又要获得 iterable 的效果，yield 就派上用场了：

def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        yield b 
        # print b 
        b = b+a
        a = b-a
        n = n + 1 

第四个版本的 fab 和第一版相比，仅仅把 print b 改为了 yield b，就在保持简洁性的同时获得了 iterable 的效果。
调用第四版的 fab 和第二版的 fab 完全一致：

image.png

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。
也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法（因为 fab(5) 是一个 generator 对象，该对象具有 next() 方法），这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程：

image.png

当函数执行结束时，generator 自动抛出 StopIteration 异常，表示迭代完成。在 for 循环里，无需处理 StopIteration 异常，循环会正常结束。

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更多Fibnocci数列

def fib(x):
    if(x==1 || x==2):
        return 1
    else:
        return fib(x-1)+fib(x-2)

def fib(max): 
   n, a, b = 0, 0, 1 
   while n < max: 
       yield b 
       a, b = b, a + b 
       n = n + 1