yield 生成器的原理

以下转载自：https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856/
和https://developer.ibm.com/zh/articles/os-cn-python-yield/

1，生成器的作用

如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

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下面举例子说明：

打印斐波那契数列

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

打印完数据后，后续不能使用，因此保存到列表内：

def foo(5)
l = []
n,a,b=0,0,1
while n < 5:
    l.append(b)
    a,b=b,a+b
    n=n+1

这样数组可以后续使用，但是每增加一个数都会延长数组长度， 占用很多内存。
3.
使用迭代器：

class Foo(object):
    def __init__(self,max):
        self.max = max
        self.n,self.a,self.b=0,0,1
    def foo(self):
        if self.n<self.max:
            r = self.b
            self.a,self.b=self.b,self.a+self.b
            self.n += 1
            return r
        raise StopIteration()

这样可以在你想要停止的地方停止函数，然后输出想要的数据，每次都只是返回一个数据，避免了内存的限制问题。但是这样写很复杂，因此使用yeild函数：

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

结论：一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

yield 的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。

2，如何判断是否是生成器？

如何判断一个函数是否是一个特殊的 generator 函数？可以利用 isgeneratorfunction 判断：

from inspect import isgeneratorfunction
>>> isgeneratorfunction(fab)
>>> True

上面的例子foo()函数本身不是生成器，foo(5)才是。foo 是一个 generator function，而 foo(5) 是调用 foo 返回的一个 generator，好比类的定义和类的实例的区别：

import types
>>> isinstance(foo,types.GeneratorType)
>>> False
>>> isinstance(foo(5),types.GeneratorType)
>>> True

3，yield和return的关系和区别

带yield的函数是一个生成器，而不是一个函数了，这个生成器有一个函数就是next函数，next就相当于“下一步”生成哪个数，这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的，所以调用next的时候，生成器并不会从foo函数的开始执行，只是接着上一步停止的地方开始，然后遇到yield后，return出要生成的数，此步就结束

def foo():
    print("starting...")
    while True:
        res = yield 4
        print("res:",res)
g = foo()
print(next(g))
print("*"*20)
print(g.send(7))

输出：

starting...
4
********************
res: 7
4

程序执行g.send(7)，程序会从yield关键字那一行继续向下运行，send会把7这个值赋值给res变量

由于send方法中包含next()方法，所以程序会继续向下运行执行print方法，然后再次进入while循环

程序执行再次遇到yield关键字，yield会返回后面的值后，程序再次暂停，直到再次调用next方法或send方法。

4，文件读取

如果使用read()方法，读取一个很大的文件，很占用内存。
使用yeild可以分片取出，利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。

def read_file():
    block_size = 1024
    with open(fpath,'rb') as f:
        while True:
            block = f.read(block_size)
            if block:
                yeild block
            else:
                return