简介

yield 是 Python 中用于定义生成器函数的关键字

示例

def simple_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

# 使用生成器
gen = simple_generator()

print(next(gen))  # 输出: 1
print(next(gen))  # 输出: 2
print(next(gen))  # 输出: 3
print(next(gen))  # StopIteration:
  • 直接调用生成器函数无法获取结果，需要使用 next()方法
  • 使用 __next__()方法等效
gen.__next__()  # StopIteration:

作用

暂停函数执行：当函数执行到 yield 语句时，函数会暂停执行，并将 yield 后面的值返回给调用者

保存函数状态：函数的状态（包括局部变量、指令指针等）会被保存下来，下次调用时可以从暂停的地方继续执行

生成值：每次调用生成器的 next() 方法或使用 for 循环时，生成器会从上次暂停的地方继续执行，直到遇到下一个 yield 或函数结束

是不是不好理解 😂

详解

简单的示例 next

def my_generator():
    print("Start")
    res1 = yield 1
    print(res1)
    res2 = yield 2
    print(res2)
    print("End")

gen = my_generator()  # 创建生成器对象，但不会执行
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))

# 结果
# Start
# 1
# None
# 2
# None
# End
# StopIteration:

单步调试

  1. 生成生成器对象 gen
  2. next 方法调用 gen,生成器对象开始执行，输出 Start、返回 1遇到 yield暂停
  3. 再使用 next、输出 res1，返回 2遇到 yield 暂停
  4. 再调用 next 方法，输出 res2、输出 End、抛异常

同样的示例 send

我们写一个和上面示例一样的示例，但是不使用 next方法，而是使用 send方法

def my_generator():
    print("Start")
    res1 = yield 1
    print(res1)
    res2 = yield 2
    print(res2)
    print("End")

gen = my_generator()  # 创建生成器对象，但不会执行
print(gen.send(None))
print(gen.send(None))
print(gen.send(None))

# 结果
# Start
# 1
# None
# 2
# None
# End
# StopIteration:

你会发现，结果和上面一样

分析

**send**** 的作用**

传递值：send 方法可以将一个值传递给生成器，这个值会成为当前暂停的 yield 表达式的结果

恢复执行：send 方法会从生成器暂停的地方继续执行，直到遇到下一个 yield 或生成器结束

返回值：send 方法会返回生成器通过 yield 生成的下一个值

不同的 send 值

def my_generator():
    print("Start")
    res1 = yield 1
    print(res1)
    res2 = yield 2
    print(res2)
    print("End")

gen = my_generator()  # 创建生成器对象，但不会执行
print(gen.send(None))
print(gen.send("Fuck"))
print(gen.send("Fuck"))

# Start
# 1
# Fuck
# 2
# Fuck
# End
# StopIteration:

你看，接收的值不一样啦~

注意，你不能一开始就使用 send 方法发送非空值，这会导致抛出异常。错误原因：生成器还没有开始执行 yield，无法接收 send("Func") 传来的值

结论

next(gen) 等价于 gen.send(None)

至于说 send 方法中是不是调用了 next 方法，这个我没有调研，但 deepseek 和 chatgpt 都告诉我没有，只是内部逻辑相同 😅 有知道的同学可以分享一下~

连接

python 中 yield 的用法详解——最简单，最清晰的解释