yeild简单来说就是一个生成器，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

函数所有的参数都会保留

第二次调用此函数时使用的参数是前一次留下的

生成器还“记住”了它数据状态。还记住了它在流控制构造中的位置。

生成器的运行机制

当你让生成器产生一个数时，生成器会执行，直至出现yeild语句，生成器把yeild的参数给你，之后生成器就不会往下运行。当你向它要下一个数时，他会从上次状态开始继续运行，直至出现yeild语句，把参数给你，之后停下，如此反复直至退出函数

为了理解yield的机制，我们需要理解什么是生成器。在此之前先介绍迭代器iterables。

Iterables

当你创建一个list,你可以一个一个的获取，这种列表就称为迭代：

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

Mylist 是一个迭代器. 当你理解它为一个list，它便是可迭代的:

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

任何可以用 for in 来迭代读取的都是迭代容器，例如lists,strings,files.这些迭代器非常的便利，因为你可以想取多少便取多少，但是你得存储所有的值，其中很多值都完全没有必要每次都保持在内存中。

Generators

Generators(生成器)也是可迭代的，但是你每次只能迭代它们一次，因为不是所有的迭代器都被一直存储在内存中的，他们临时产生这些值：

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

生成器几乎和迭代器是相同的，除了符号[]变为()。但是你无法用两次，因为他们只生成一次：他们生成0然后丢弃，继续统计1，接着是4，一个接着一个。

Yield

Yield的用法有点像return,除了它返回的是一个生成器，例如：

>>> def createGenerator():
... mylist = range(3)
... for i in mylist:
... yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # create a generator
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4

上面的例子几乎非常积累，但是它很好的阐释了yield的用法，我们可以知道createGenerator()生成的是一个生成器。

为了掌握yield的精髓，你一定要理解它的要点：当你调用这个函数的时候，你写在这个函数中的代码并没有真正的运行。这个函数仅仅只是返回一个生成器对象。有点过于奇技淫巧:-)

然后，你的代码会在每次for使用生成器的时候run起来。

现在是解释最难的地方：

当你的for第一次调用函数的时候，它生成一个生成器，并且在你的函数中运行该循环，知道它生成第一个值。然后每次调用都会运行循环并且返回下一个值，知道没有值返回为止。该生成器背认为是空的一旦该函数运行但是不再刀刀yield。之所以如此是因为该循环已经到达终点，或者是因为你再也不满足“if/else”的条件.

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