Python yield 用法
Python yield 用法
http://www.pythonclub.org/python-basic/yield
yield 用法说明
yield 简单说来就是一个生成器，生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。
[*]
生成器 是 一个函数
函数的所有参数都会保留
[*]
第二次调用 此函数 时
使用的参数是前一次保留下的.
[*]
生成器还“记住”了它在流控制构造
生成器不仅“记住”了它数据状态。 生成器还“记住”了它在流控制构造（在命令式编程中，这种构造不只是数据值）中的位置。由于连续性使您在执行框架间任意跳转，而不总是返回到直接调用者的上下文（如同生成器那样），因此它仍是比较一般的。
yield 生成器的运行机制
当你问生成器要一个数时，生成器会执行，直至出现 yield 语句，生成器把 yield 的参数给你，之后生成器就不会往下继续运行。 当你问他要下一个数时，他会从上次的状态开始运行，直至出现yield语句，把参数给你，之后停下。如此反复直至退出函数。
http://developer.iyunv.com/art/201003/186451.htm
Python编程语言作为一款比较新的程序应用语言，其中有很多方法是开发人员需要慢慢熟练掌握的。比如今天为大家介绍的Python yield就是一个比较特殊的应用。yield的英文单词意思是生产，刚接触Python的时候感到非常困惑，一直没弄明白Python yield的用法。只是粗略的知道yield可以用来为一个函数返回值塞数据，比如下面的例子：
[*]def addlist(alist):
[*]for i in alist:
[*]yield i + 1
取出alist的每一项，然后把i + 1塞进去。然后通过调用取出每一项：
[*]alist =
[*]for x in addlist(alist):
[*]print x,
这的确是Python yield应用的一个例子，但是，看过limodou的文章《2.5版yield之学习心得》，并自己反复体验后，对yield有了一个全新的理解。
1. 包含yield的函数
假如你看到某个函数包含了yield，这意味着这个函数已经是一个Generator，它的执行会和其他普通的函数有很多不同。比如下面的简单的函数：
[*]def h():
[*]print 'To be brave'
[*]yield 5
[*]h()
可以看到，调用h()之后，print 语句并没有执行！这就是yield，那么，如何让print 语句执行呢？这就是后面要讨论的问题，通过后面的讨论和学习，就会明白yield的工作原理了。
2. yield是一个表达式
Python2.5以前，Python yield是一个语句，但现在2.5中，yield是一个表达式(Expression)，比如：
[*]m = yield 5
表达式(yield 5)的返回值将赋值给m，所以，认为 m = 5 是错误的。那么如何获取(yield 5)的返回值呢？需要用到后面要介绍的send(msg)方法。
3. 透过next()语句看原理
现在，我们来揭晓yield的工作原理。我们知道，我们上面的h()被调用后并没有执行，因为它有yield表达式，因此，我们通过next()语句让它执行。next()语句将恢复Generator执行，并直到下一个yield表达式处。比如：
[*]def h():
[*]print 'Wen Chuan'
[*]yield 5
[*]print 'Fighting!'
[*]
c = h()
[*]c.next()c.next()
调用后，h()开始执行，直到遇到yield 5，因此输出结果：
[*]Wen Chuan
当我们再次调用c.next()时，会继续执行，直到找到下一个yield表达式。由于后面没有Python yield了，因此会拋出异常：
[*]Wen Chuan
[*]Fighting!
[*]Traceback (most recent call last):
[*]
File "/home/evergreen/Codes/yidld.py", line 11, in <module>
[*]c.next()
[*]StopIteration
4. send(msg) 与 next()
了解了next()如何让包含yield的函数执行后，我们再来看另外一个非常重要的函数send(msg)。其实next()和send()在一定意义上作用是相似的，区别是send()可以传递yield表达式的值进去，而next()不能传递特定的值，只能传递None进去。因此，我们可以看做c.next() 和 c.send(None) 作用是一样的。来看这个例子：
[*]def h():
[*]print 'Wen Chuan',
[*]
m = yield 5 # Fighting!
[*]print m
[*]
d = yield 12
[*]print 'We are together!'
[*]
c = h()
[*]c.next() #相当于c.send(None)
[*]c.send('Fighting!') #(yield 5)表达式被赋予了'Fighting!'输出的结果为：
[*]Wen Chuan Fighting!
需要提醒的是，第一次调用时，请使用next()语句或是send(None)，不能使用send发送一个非None的值，否则会出错的，因为没有Python yield语句来接收这个值。
5. send(msg) 与 next()的返回值
send(msg) 和 next()是有返回值的，它们的返回值很特殊，返回的是下一个yield表达式的参数。比如yield 5，则返回 5 。到这里，是不是明白了一些什么东西？本文第一个例子中，通过for i in alist 遍历 Generator，其实是每次都调用了alist.Next()，而每次alist.Next()的返回值正是yield的参数，即我们开始认为被压进去的东东。我们再延续上面的例子：
[*]def h():
[*]print 'Wen Chuan',
[*]
m = yield 5 # Fighting!
[*]print m
[*]
d = yield 12
[*]print 'We are together!'
[*]
c = h()
[*]
m = c.next() #m 获取了yield 5 的参数值 5
[*]
d = c.send('Fighting!') #d 获取了yield 12 的参数值12
[*]print 'We will never forget the date', m, '.', d输出结果：
[*]Wen Chuan Fighting!
[*]We will never forget the date 5 . 12
6. throw() 与 close()中断 Generator
中断Generator是一个非常灵活的技巧，可以通过throw抛出一个GeneratorExit异常来终止Generator。Close()方法作用是一样的，其实内部它是调用了throw(GeneratorExit)的。我们看：
[*]def close(self):
[*]try:
[*]self.throw(GeneratorExit)
[*]except (GeneratorExit, StopIteration):
[*]pass
[*]else:
[*]raise RuntimeError("generator ignored GeneratorExit")
[*]# Other exceptions are not caught
因此，当我们调用了close()方法后，再调用next()或是send(msg)的话会抛出一个异常：
[*]Traceback (most recent call last):
[*]
File "/home/evergreen/Codes/yidld.py", line 14, in <module>
[*]
d = c.send('Fighting!') #d 获取了yield 12 的参数值12
[*]StopIteration
以上就是我们对Python yield的相关介绍。
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