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要理解什么是 yield，必须理解什么是生成器（generator）。在理解生成器之前，让我们先了解迭代。

迭代

当你建立了一个列表，你可以逐个地访问这个列表的元素，而这个访问的过程叫做迭代(iteration)

>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
1
2
3

代码中的mylist就是一个可迭代对象(iterable)，当你使用列表生成式时，你就创建了一个list，同时也创建了一个可迭代对象：

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
0
1
4

凡是能使用for...in...语句的对象，都叫做可迭代对象，例如：list、string、文件等等

这些可迭代对象非常方便，因为你可以根据自己的需要来访问它们。但是同时也需要将所有的值存入内存当中，无论你是不是需要所有的值，可能对于一个列表[x for x in range(100000)]，你仅仅想拿到里面的素数，但当这个列表生成式被执行的时候，已经将所有100000个数字存入了内存中。

生成器

生成器是一种只能迭代一次的迭代器，生成器不会一次将所有的元素存入内存中，而是一边迭代一边运算：

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
...    print(i)
0
1
4

这份代码看起来和上面的代码没有什么区别。但是你不能再次执行for i in mygenerator，因为生成器只能使用一次：

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
...
0
1
4
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
...
>>>

Yield

yield的使用和return的使用没什么区别，只是yield会返回一个生成器

>>> def createGenerator():
...    mylist = range(3)
...    for i in mylist:
...        yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # 创建一个生成器
>>> print(mygenerator) # mygenerator是一个对象！
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

当你的函数需要返回一个很大的元素集合，并且每个元素只需要用到一次的时候，使用yield会非常方便

要想理解yield，你必须理解当你调用一个包含yield的函数的时候，函数体代码并不会执行，这个函数仅仅是返回一个生成器而已

>>> def createGenerator():
...     print('head')
...     for i in range(5):
...         yield i*i
...     print('tail')
...
>>> createGenerator()
<generator object createGenerator at 0x0000023454FB5990>

当你第一次向后迭代（用next或for...in...语句时）这个生成器时，函数体才会从最开始执行到yield处然后返回yield的值，随后再次向后迭代，会执行剩余的代码然后再次遇到yield停止并返回值。直到运行到函数结尾处停止，此时如果是用next()则会抛出StopIteration异常，如果是用for...in...则会结束循环并且不会有异常

>>> def createGenerator():
...     print('head')
...     for i in range(5):
...         yield i*i
...     print('tail')
...
>>> g = createGenerator()
>>> next(g)
head
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
tail
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration