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含有yield关键字的函数，是一个生成器函数，返回的结果叫做生成器。

前言

yield是python的函数中的很常用的一个关键字。
他的作用是返回一个可以用来迭代(循环)的生成器，
它的应用场景通常是：需要返回一系列值的，含有循环的函数中

废话不多说，直接上demo

def f(): # 这就是生成器函数
    for x in range(4):
        yield x ** 2
        
square_gen = f()  # 生成器函数的返回值，是生成器，也叫做迭代器

for x in square_gen:
    print(x)

# 如上述代码所示
# 定义了一个函数f()，在该函数中有for循环，同时有yield关键字。有了yield关键字，不需要return语句
# 该函数的返回就是：一个可以迭代（循环）的生成器(生成的容器)square_gen
# 补充下：像list, 元组，map等，这些也是容器，从字面上理解，容器就是装了很多东西的瓶子，罐子。

# 生成器是可以被迭代访问的。
for x in square_gen():
    print(x) # 这里就是迭代访问生成器中的元素

如果想要彻底搞懂yield关键词的用法，你务必先要搞懂如下词的意思：迭代，可迭代，迭代器，生成器

什么是迭代和可迭代

迭代是一种操作，是一个动作，就是一个一个的去读取容器中的元素。

比如列表（list），字典（dict），元组(tuple)等，它们都是容器。
当我们在实际中使用这些容器的时候，常常需要逐一从里面获取数据，例如说，我们常用for...in...来打印列表中数据，而这种逐个获取数据的过程就叫做迭代，其实就是我们常说的循环。

a_list = [1, 2, 3]
for i in a_list:
    print(i)

可迭代则是对象的一种特性，代表某个对象具有某个特性。
比如说列表（list）对象是可迭代的，元组(tuple)对象是可迭代的，
字典(dict)对象是可迭代的，字符串对象(string)是可迭代的，file对象也是可以迭代的。
因为我们都可以从这些数据类型中逐一获取数据。

什么是迭代器

迭代器是一个对象，这种对象每次只能调取一个数据元素，这就是迭代器的特性。

对迭代器不断调用 next() 方法（将迭代器变量放入next()中当参数），则可以依次获取下一个元素；
当迭代器中没有元素时，调用 next() 方法会抛出 StopIteration（停止迭代） 异常。
迭代器的 __iter__() 方法返回迭代器自身；因此迭代器也是可迭代的。

def liebiao():
    for x in range(10):
    yield x
 
g = liebiao()

#0
print(next(g))
 
#1
print(next(g))
 
#2
print(next(g))
 
#3
print(next(g))
 
#4
print(next(g))
 
#<generator object liebiao at 0x02C70E70>
g.__iter__()

生成器函数（generation function） 和 生成器（generation）

生成器函数是一种特殊的函数，它的函数内部含有yield表达式，调用它会返回一个特殊的迭代器，称生成器。

def func():  # 这是1个普通的函数
    return 1
 
def gen():   # 这是1个生成器函数
    yield 1

# 从类型上看，二者都是函数
print(type(func))   # <class 'function'>
print(type(gen))    # <class 'function'>

# 但是从函数的结果上看，一个是int，另一个是generator，即生成器
print(type(func())) # <class 'int'>
print(type(gen()))  # <class 'generator'>

yeild表达式

如前所述，如果一个函数定义中包含 yield 表达式，那么该函数是一个生成器函数（而非普通函数）。
实际上，yield 仅能用于定义生成器函数。
生成器函数的返回值，叫做生成器。

与普通函数不同，生成器函数被调用后，其函数体内的代码并不会立即执行，而是返回一个生成器（generator-iterator）。
当返回的生成器调用成员方法时，相应的生成器函数中的代码才会执行。

换个说法

如果你看不懂生成器函数(不是普通的函数)，也就是带有yield关键字的函数，那么你可以这样去理解：
    在函数开始处，加入 result = list()；
    将每个 yield 表达式 yield expr 替换为 result.append(expr)；
    在函数末尾处，加入 return result。

也就是说，yield的本质功能还是返回了一个可供迭代的列表对象。

def f():
    result = list()
    for i in range(10):
        result.append(i)
    return result

yield的好处

介绍了这么多定义和用法，那么到底为什么要用yield呢？它有什么样的好处呢？

在很多时候，我们需要逐个去获取容器内的某些数据，而这种仅仅获取部分元素的情况，并不需要我们将容器内所有的元素都取出来。
比如说一个容器内现有10000个元素，但我们只需要前5个元素，那么解决办法通常由如下两种：
   <1>获取容器内的所有元素，然后取出前 5 个；
   <2>从头开始，逐个迭代容器内的元素，迭代 5 个元素之后停止。

显而易见，如果容器内的元素数量非常多（比如有 10 ** 8 个），或者容器内的元素体积非常大，那么后一种方案能节省巨大的时间、空间开销。

现在假设，我们有一个函数，其产出（返回值）是一个列表。
而若我们知道，调用者对该函数的返回值，只有逐个迭代这一种方式。
那么，如果函数生产列表中的每一个元素都需要耗费非常多的时间，或者生成所有元素需要等待很长时间，则使用 yield 把函数变成一个生成器函数，每次只产生一个元素，就能节省很多开销了。