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在 Python 开发中，yield 关键字的应用其实较为频繁，例如大汇合的生成，简化代码构造、协程与并发都会用到它。
然而，你是否真正理解 yield 的运行过程呢？
这篇文章，咱们就来看一下 yield 的运行流程，以及在开发中哪些场景适宜应用 yield。
生成器
如果在一个办法内，蕴含了 yield 关键字，那么这个函数就是一个「生成器」。
生成器其实就是一个非凡的迭代器，它能够像迭代器那样，迭代输入办法内的每个元素。
咱们来看一个蕴含 yield 关键字的办法：
# coding: utf8
# 生成器
def gen(n):
for i in range(n):
yield i
g = gen(5) # 创立一个生成器
print(g) # <generator object gen at 0x10bb46f50>
print(type(g)) # <type 'generator'>
# 迭代生成器中的数据
for i in g:
print(i)
# Output:
# 0 1 2 3 4留神，在这个例子中，当咱们执行 g = gen(5) 时，gen 中的代码其实并没有执行，此时咱们只是创立了一个「生成器对象」，它的类型是 generator。
而后，当咱们执行 for i in g，每执行一次循环，就会执行到 yield 处，返回一次 yield 前面的值。
这个迭代过程是和迭代器最大的区别。
换句话说，如果咱们想输入 5 个元素，在创立生成器时，这个 5 个元素其实还并没有产生，什么时候产生呢？只有在执行 for 循环遇到 yield 时，才会顺次生成每个元素。
此外，生成器除了和迭代器一样实现迭代数据之外，还蕴含了其余办法：
- generator.__next__()：执行 for 时调用此办法，每次执行到 yield 就会进行，而后返回 yield 前面的值，如果没有数据可迭代，抛出 StopIterator 异样，for 循环完结
- generator.send(value)：内部传入一个值到生成器外部，扭转 yield 后面的值
- generator.throw(type[, value[, traceback]])：内部向生成器抛出一个异样
- generator.close()：敞开生成器
通过应用生成器的这些办法，咱们能够实现很多有意思的性能。
next
先来看生成器的 next 办法，咱们看上面这个例子。
# coding: utf8
def gen(n):
for i in range(n):
print('yield before')
yield i
print('yield after')
g = gen(3) # 创立一个生成器
print(g.__next__()) # 0
print('----')
print(g.__next__()) # 1
print('----')
print(g.__next__()) # 2
print('----')
print(g.__next__()) # StopIteration
# Output:
# yield before
# 0
# ----
# yield after
# yield before
# 1
# ----
# yield after
# yield before
# 2
# ----
# yield after
# Traceback (most recent call last):
# File "gen.py", line 16, in <module>
# print(g.__next__()) # StopIteration
# StopIteration在这个例子中，咱们定义了 gen 办法，这个办法蕴含了 yield 关键字。而后咱们执行 g = gen(3) 创立一个生成器，然而这次没有执行 for 去迭代它，而是屡次调用 g.__next__() 去输入生成器中的元素。
咱们看到，当执行 g.__next__()时，代码就会执行到 yield 处，而后返回 yield 前面的值，如果持续调用 g.__next__()，留神，你会发现，这次执行的开始地位，是上次 yield 完结的中央，并且它还保留了上一次执行的上下文，持续向后迭代。
这就是应用 yield 的作用，在迭代生成器时，每一次执行都能够保留上一次的状态，而不是像一般办法那样，遇到 return 就返回后果，下一次执行只能再次反复上一次的流程。
生成器除了能保留状态之外，咱们还能够通过其余形式，扭转其外部的状态，这就是上面要讲的 send 和 throw 办法。
send
下面的例子中，咱们只展现了在 yield 后有值的状况，其实还能够应用 j = yield i 这种语法，咱们看上面的代码：
# coding: utf8
def gen():
i = 1
while True:
j = yield i
i *= 2
if j == -1:
break此时如果咱们执行上面的代码：
for i in gen():
print(i)
time.sleep(1)输入后果会是 1 2 4 8 16 32 64 … 始终循环上来，直到咱们杀死这个过程能力进行。
这段代码始终循环的起因在于，它无奈执行到 j == -1 这个分支里 break 进去，如果咱们想让代码执行到这个中央，如何做呢？
这里就要用到生成器的 send 办法了，send 办法能够把内部的值传入生成器外部，从而扭转生成器的状态。
代码能够像上面这样写：
g = gen() # 创立一个生成器
print(g.__next__()) # 1
print(g.__next__()) # 2
print(g.__next__()) # 4
# send 把 -1 传入生成器外部 走到了 j = -1 这个分支
print(g.send(-1)) # StopIteration 迭代进行当咱们执行 g.send(-1) 时，相当于把 -1 传入到了生成器外部，而后赋值给了 yield 后面的 j，此时 j = -1，而后这个办法就会 break 进去，不会持续迭代上来。
throw
内部除了能够向生成器外部传入一个值外，还能够传入一个异样，也就是调用 throw 办法：
# coding: utf8
def gen():
try:
yield 1
except ValueError:
yield 'ValueError'
finally:
print('finally')
g = gen() # 创立一个生成器
print(g.__next__()) # 1
# 向生成器外部传入异样 返回 ValueError
print(g.throw(ValueError))
# Output：# 1
# ValueError
# finally这个例子创立好生成器后，应用 g.throw(ValueError) 的形式，向生成器外部传入了一个异样，走到了生成器异样解决的分支逻辑。
close
生成器的 close 办法也比较简单，就是手动敞开这个生成器，敞开后的生成器无奈再进行操作。
>>> g = gen()
>>> g.close() # 敞开生成器
>>> g.__next__() # 无奈迭代数据
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIterationclose 办法咱们在开发中应用得比拟少，理解一下就好。
应用场景
理解了 yield 和生成器的应用形式，那么 yield 和生成器个别用在哪些业务场景中呢？
上面我介绍几个例子，别离是大汇合的生成、简化代码构造、协程与并发，你能够参考这些应用场景来应用 yield。
大汇合的生成
如果你想生成一个十分大的汇合，如果应用 list 创立一个汇合，这会导致在内存中申请一个很大的存储空间，例如想上面这样：
# coding: utf8
def big_list():
result = []
for i in range(10000000000):
result.append(i)
return result
# 一次性在内存中生成大汇合 内存占用十分大
for i in big_list():
print(i)这种场景，咱们应用生成器就能很好地解决这个问题。
因为生成器只有在执行到 yield 时才会迭代数据，这时只会申请须要返回元素的内存空间，代码能够这样写：
# coding: utf8
def big_list():
for i in range(10000000000):
yield i
# 只有在迭代时 才顺次生成元素 缩小内存占用
for i in big_list():
print(i)简化代码构造
咱们在开发时还常常遇到这样一种场景，如果一个办法要返回一个 list，但这个 list 是多个逻辑块组合后能力产生的，这就会导致咱们的代码构造变得很简单：
# coding: utf8
def gen_list():
# 多个逻辑块 组成生成一个列表
result = []
for i in range(10):
result.append(i)
for j in range(5):
result.append(j * j)
for k in [100, 200, 300]:
result.append(k)
return result
for item in gen_list():
print(item)这种状况下，咱们只能在每个逻辑块内应用 append 向 list 中追加元素，代码写起来比拟啰嗦。
此时如果应用 yield 来生成这个 list，代码就简洁很多：
# coding: utf8
def gen_list():
# 多个逻辑块 应用 yield 生成一个列表
for i in range(10):
yield i
for j in range(5):
yield j * j
for k in [100, 200, 300]:
yield k
for item in gen_list():
print(i)应用 yield 后，就不再须要定义 list 类型的变量，只需在每个逻辑块间接 yield 返回元素即可，能够达到和后面例子一样的性能。
咱们看到，应用 yield 的代码更加简洁，构造也更清晰，另外的益处是只有在迭代元素时才申请内存空间，升高了内存资源的耗费。
协程与并发
还有一种场景是 yield 应用十分多的，那就是「协程与并发」。
如果咱们想进步程序的执行效率，通常会应用多过程、多线程的形式编写程序代码，最罕用的编程模型就是「生产者 - 消费者」模型，即一个过程 / 线程生产数据，其余过程 / 线程生产数据。
在开发多过程、多线程程序时，为了避免共享资源被篡改，咱们通常还须要加锁进行爱护，这样就减少了编程的复杂度。
在 Python 中，除了应用过程和线程之外，咱们还能够应用「协程」来进步代码的运行效率。
什么是协程？
简略来说，由多个程序块组合合作执行的程序，称之为「协程」。
而在 Python 中应用「协程」，就须要用到 yield 关键字来配合。
可能这么说还是太好了解，咱们用 yield 实现一个协程生产者、消费者的例子：
# coding: utf8
def consumer():
i = None
while True:
# 拿到 producer 发来的数据
j = yield i
print('consume %s' % j)
def producer(c):
c.__next__()
for i in range(5):
print('produce %s' % i)
# 发数据给 consumer
c.send(i)
c.close()
c = consumer()
producer(c)
# Output:
# produce 0
# consume 0
# produce 1
# consume 1
# produce 2
# consume 2
# produce 3
# consume 3
...这个程序的执行流程如下：
- c = consumer() 创立一个生成器对象
- producer(c) 开始执行，c.__next()__ 会启动生成器 consumer 直到代码运行到 j = yield i 处，此时 consumer 第一次执行结束，返回
- producer 函数持续向下执行，直到 c.send(i) 处，这里利用生成器的 send 办法，向 consumer 发送数据
- consumer 函数被唤醒，从 j = yield i 处持续开始执行，并且接管到 producer 传来的数据赋值给 j，而后打印输出，直到再次执行到 yield 处，返回
- producer 持续循环执行下面的过程，顺次发送数据给 cosnumer，直到循环完结
- 最终 c.close() 敞开 consumer 生成器，程序退出
在这个例子中咱们发现，程序在 producer 和 consumer 这 2 个函数之间来回切换执行，相互协作，实现了生产工作、生产工作的业务场景，最重要的是，整个程序是在单过程单线程下实现的。
这个例子用到了下面讲到的 yield、生成器的 __next__、send、close 办法。如果不好了解，你能够多看几遍这个例子，最好本人测试一下。
咱们应用协程编写生产者、消费者的程序时，它的益处是：
- 整个程序运行过程中无锁，不必思考共享变量的爱护问题，升高了编程复杂度
- 程序在函数之间来回切换，这个过程是用户态下进行的，不像过程 / 线程那样，会陷入到内核态，这就缩小了内核态上下文切换的耗费，执行效率更高
所以，Python 的 yield 和生成器实现了协程的编程形式，为程序的并发执行提供了编程根底。
Python 中的很多第三方库，都是基于这一个性进行封装的，例如 gevent、tornado，它们都大大提高了程序的运行效率。
总结
总结一下，这篇文章咱们次要讲了 yield 的应用形式，以及生成器的各种个性。
生成器是一种非凡的迭代器，它除了能够迭代数据之外，在执行时还能够保留办法中的状态，除此之外，它还提供了内部扭转外部状态的形式，把内部的值传入到生成器外部。
利用 yield 和生成器的个性，咱们在开发中能够用在大集成的生成、简化代码构造、协程与并发的业务场景中。
Python 的 yield 也是实现协程和并发的根底，它提供了协程这种用户态的编程模式，进步了程序运行的效率。
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