Python yield 使用浅析

初学 Python 的开发者经常会发现很多 Python 函数中用到了 yield 关键字，然而，带有 yield 的函数执行流程却和普通函数不一样，yield 到底用来做什么，为什么要设计 yield ？本文将由浅入深地讲解 yield 的概念和用法，帮助读者体会 Python 里 yield 简单而强大的功能。

您可能听说过，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：
清单 1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数
代码如下:
 def fab(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

执行 fab(5)，我们可以得到如下输出：
代码如下:
 >>> fab(5)
 1
 1
 2
 3
 5

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：
清单 2. 输出斐波那契數列前 N 个数第二版
代码如下:
 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

可以使用如下方式打印出 fab 函数返回的 List：
代码如下:
 >>> for n in fab(5):
 ...     print n
 ...
 1
 1
 2
 3
 5

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：

清单 3. 通过 iterable 对象来迭代
代码如下:
 for i in range(1000): pass