Python的生成器

为了理解什么是 yield,你必须理解什么是生成器。在理解生成器之前，让我们先走近迭代。

可迭代对象

当你建立了一个列表，你可以逐项地读取这个列表，这叫做一个可迭代对象:

>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist :
         print(i)

mylist是一个可迭代的对象。当你使用一个列表生成式来建立一个列表的时候，就建立了一个可迭代的对象:

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist :
...    print(i)
0
1
4

所有你可以使用 for .. in .. 语法的叫做一个迭代器：链表，字符串，文件……你经常使用它们是因为你可以如你所愿的读取其中的元素，但是你把所有的值都存储到了内存中，如果你有大量数据的话这个方式并不是你想要的。
迭代对象的定义方式通常为：

   1 # Using the generator pattern (an iterable)
   2 class firstn(object):
   3     def __init__(self, n):
   4         self.n = n
   5         self.num, self.nums = 0, []
   6 
   7     def __iter__(self):
   8         return self
   9 
  10     # Python 3 compatibility
  11     def __next__(self):
  12         return self.next()
  13 
  14     def next(self):
  15         if self.num < self.n:
  16             cur, self.num = self.num, self.num+1
  17             return cur
  18         else:
  19             raise StopIteration()
  20 
  21 sum_of_first_n = sum(firstn(1000000))

生成器

生成器是可以迭代的，但是你只可以读取它一次 ，因为它并不把所有的值放在内存中，它是实时地生成数据:

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator :
...    print(i)
0
1
4

看起来除了把 [] 换成 () 外没什么不同。但是，你不可以再次使用 for i in mygenerator , 因为生成器只能被迭代一次：先计算出0，然后继续计算1，然后计算4，一个跟一个的…

yield关键字

yield 是一个类似 return 的关键字，只是这个函数返回的是个生成器。

>>> def createGenerator() :
...    mylist = range(3)
...    for i in mylist :
...        yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # create a generator
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

为了精通 yield ,你必须要理解：当你调用这个函数的时候，函数内部的代码并不立马执行 ，这个函数只是返回一个生成器对象，这有点蹊跷不是吗。

那么，函数内的代码什么时候执行呢？当你使用for进行迭代的时候.

现在到了关键点了！

第一次迭代中你的函数会执行，从开始到达 yield 关键字，然后返回 yield 后的值作为第一次迭代的返回值. 然后，每次执行这个函数都会继续执行你在函数内部定义的那个循环的下一次，再返回那个值，直到没有可以返回的。