Python 为什么要用yield

可能听说过，带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），何谓 generator ？我们先抛开 generator，以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。

如何生成斐波那契數列

斐波那契（Fibonacci）數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：

1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数

def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        print(b)
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1
fab(5)

 执行以上代码，我们可以得到如下输出：

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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：

2. 输出斐波那契數列前 N 个数第二版

def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    L = [] 
    while n < max: 
        L.append(b) 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1 
    return L
 
for n in fab(5): 
    print(n)

 可以使用如下方式打印出 fab 函数返回的 List：

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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。例如，在 Python2.x 中，代码：

3. 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.a, self.b = self.b, self.a + self.b 
            self.n = self.n + 1 
            return r 
        raise StopIteration()
 
for n in Fab(5): 
    print(n)

 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：

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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

4. 使用 yield 的第四版

def fab(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1 
    while n < max: 
        yield b      # 使用 yield
        # print b 
        a, b = b, a + b 
        n = n + 1
 
for n in fab(5): 
    print n

 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。