引言
你可能聽說過，帶有 yield 的函數(shù)在 Python 中被稱之為 generator（生成器），又或者都沒關(guān)注過，Python 中還有個 yield 的存在。如果你了解過 Python 中的 yield，那你知道何謂 generator 嗎？
yield 的概念
理解yield 的 generator 概念，首先以一個常見的編程題目來展示 yield 的概念。
如何生成斐波那契數(shù)列
斐波那契（Fibonacci）數(shù)列是一個非常簡單的遞歸數(shù)列，除第一個和第二個數(shù)外，任意一個數(shù)都可由前兩個數(shù)相加得到。用計算機程序輸出斐波那契數(shù)列的前 N 個數(shù)是一個非常簡單的問題，有些 Python 基礎(chǔ)的小伙伴都可以輕易寫出如下函數(shù)：
第 1 版本：簡單輸出斐波那契數(shù)列前 N 個數(shù)
def createNum(count):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < count:
print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
createNum(5)
執(zhí)行以上代碼，我們可以得到如下輸出：
1
1
2
3
5
輸出結(jié)果是沒有問題的，但是版本 1 中的寫法是直接在 createNum 函數(shù)中用 print 打印數(shù)字會導致該函數(shù)可復用性較差，因為 createNum 函數(shù)返回 None，其他函數(shù)無法獲得該函數(shù)生成的數(shù)列。
要提高 createNum 函數(shù)的可復用性，最好不要直接打印出數(shù)列，而是返回一個 List。以下是 createNum 函數(shù)改寫后的第二個版本：
第 2 版本：輸出斐波那契數(shù)列前 N 個數(shù)
def createNum(count):
n, a, b = 0, 0, 1
L = []
while n < count:
L.append(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return L
for n in createNum(5):
print n
該版本中 createNum 函數(shù)返回的 List的結(jié)果如下：
1
1
2
3
5
改寫后的 createNum 函數(shù)通過返回 List 能滿足復用性的要求，但是與此同時也會存在一個明顯的問題是：該函數(shù)在運行中占用的內(nèi)存會隨著參數(shù) count 的增大而增大，如果要控制內(nèi)存占用，最好不要用 List 來保存中間結(jié)果，而是通過 iterable 對象來迭代。在每次迭代中返回下一個數(shù)值，如此：內(nèi)存空間占用很小。因為是直接返回一個 iterable 對象。
第 3 版本：使用 yield 輸出斐波那契數(shù)列前 N 個數(shù)
def createNum(count):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < count:
yield b # 使用 yield
# print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
for n in createNum(5):
print n
也可以手動調(diào)用 createNum(5) 的 next() 方法（因為 createNum(5) 是一個 generator 對象，該對象具有 next() 方法），這樣我們就可以更清楚地看到 createNum 的執(zhí)行流程：
第 4 版本：執(zhí)行流程
def createNum(count):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < count:
yield b # 使用 yield
# print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
#使用for循環(huán)來執(zhí)行createNum()函數(shù)，它返回一個迭代值，下次迭代從yield語句的下一條語句繼續(xù)執(zhí)行
<!--for n in createNum(5):
print n-->
#使用next方法來執(zhí)行createNum()函數(shù)，generator（生成器）對象具有next()方法
num = createNum(5)
print(next(num))
print(next(num))
print(next(num))
print(next(num))
print(next(num))
print(next(num))
運行以上代碼，結(jié)果輸出如下：
1
1
2
3
5
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
由輸出結(jié)果可發(fā)現(xiàn)在執(zhí)行第 6 個 print(next(num)) 時拋出一個 StopIteration 的異常，是因為在第 5 個 print(next(num)) 執(zhí)行完時函數(shù)已經(jīng)結(jié)束，再執(zhí)行第 6 個print(next(num))時，generator 自動拋出 StopIteration 異常，表示迭代完成。在 for 循環(huán)里，無需處理 StopIteration 異常，循環(huán)會正常結(jié)束。
yield 的作用
簡單地講，yield 的作用就是把一個函數(shù)變成一個 generator，帶有 yield 的函數(shù)不再是一個普通函數(shù)，Python 解釋器會將其視為一個 generator，調(diào)用 createNum(5) 不會執(zhí)行 createNum 函數(shù)，而是返回一個 iterable 對象！
在 for 循環(huán)執(zhí)行時，每次循環(huán)都會執(zhí)行 createNum 函數(shù)內(nèi)部的代碼，執(zhí)行到 yield b 時，createNum 函數(shù)就會返回一個迭代值，下次迭代時，代碼從 yield b 的下一條語句繼續(xù)執(zhí)行，而函數(shù)的本地變量看起來和上次中斷執(zhí)行前是完全一樣的，于是函數(shù)繼續(xù)執(zhí)行，直到再次遇到 yield。
yield 使用場景
總結(jié)
一個帶有 yield 的函數(shù)就是一個 generator，它和普通函數(shù)不同，生成一個 generator 看起來像函數(shù)調(diào)用，但不會執(zhí)行任何函數(shù)代碼，直到對其調(diào)用 next()（在 for 循環(huán)中會自動調(diào)用 next()）才開始執(zhí)行。雖然執(zhí)行流程仍按函數(shù)的流程執(zhí)行，但每執(zhí)行到一個 yield 語句就會中斷，并返回一個迭代值，下次執(zhí)行時從 yield 的下一個語句繼續(xù)執(zhí)行?？雌饋砭秃孟褚粋€函數(shù)在正常執(zhí)行的過程中被 yield 中斷了數(shù)次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。
yield 的好處是顯而易見的，把一個函數(shù)改寫為一個 generator 就獲得了迭代能力，比起用類的實例保存狀態(tài)來計算下一個 next() 的值，不僅代碼簡潔，而且執(zhí)行流程異常清晰。
