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菜鸡前端计算机强基计划之CS50 第七课 python 入门—— Python 中yield专题学习

news 来源：原创 2025/7/18 20:26:45

菜鸡前端计算机强基计划之CS50 第七课 python 入门—— Python 中yield专题学习

    • 1. 什么是 `yield`？
      • 直观感受
    • 2. 生成器是什么？
      • 一个简单的例子
    • 3. `yield` 的工作原理（图形化解释）
    • 4. `yield` 和内存的魔法
      • 用列表返回所有值
      • 用生成器逐步生成
    • 5. 进阶用法：`yield` 与循环
      • 例子：生成无限的偶数
    • 6. `yield` 的交互性：`send()` 方法
      • 例子：带交互的生成器
    • 7. 常见问题与总结
      • Q1：`yield` 和 `return` 到底啥区别？
      • Q2：什么时候用 `yield`？
      • 我的感悟

不想做菜鸡了，痛下决心补习计算机基础知识。花两到三年时间完成 路线图 中的课程。祝我成功

作为一名 Python 学习者，我最近接触到了 yield 关键字，发现它在生成器（Generator）中的使用既强大又有点让人摸不着头脑。为了搞清楚它的原理和用法，我整理了这篇笔记，希望通过逐步拆解、图形化解释和代码示例让自己（以及其他学习者）彻底理解 yield 的奥秘。

1. 什么是 yield？

简单来说，yield 是 Python 中用于定义生成器的一种关键字。它有点像 return，但又不一样：

  • return：一次性返回一个值，然后函数就结束了。
  • yield：返回一个值，但函数不会结束，而是“暂停”在那里，等着下一次被调用时继续执行。

通过 yield，我们可以创建一个生成器（Generator），它能“惰性地”生成值，而不是一次性把所有结果都计算出来存在内存里。这在处理大数据或需要逐个生成值的场景下特别有用。

直观感受

想象你在工厂流水线上生产玩具：

  • 用 return 就像一次性把所有玩具生产完，堆在一起给你。
  • 用 yield 像是流水线上的工人，每次只给你一个玩具，等你要下一个时再生产一个。

2. 生成器是什么？

生成器是一种特殊的迭代器（Iterator）。它可以通过调用 next() 函数逐步获取值，而不是一次性返回所有结果。生成器通常由包含 yield 的函数定义。

一个简单的例子

def simple_generator():print("开始啦！")yield 1print("又来啦！")yield 2print("最后一次！")yield 3gen = simple_generator()  # 创建生成器对象
print(next(gen))  # 输出: 开始啦！\n1
print(next(gen))  # 输出: 又来啦！\n2
print(next(gen))  # 输出: 最后一次！\n3

运行过程：

  1. 调用 simple_generator() 时，不会立刻执行函数，而是返回一个生成器对象。
  2. 每次调用 next(gen)，函数从上一次暂停的地方继续执行，直到遇到下一个 yield。
  3. 当没有更多 yield 时，再调用 next() 会抛出 StopIteration 异常。

3. yield 的工作原理（图形化解释）

为了更直观地理解 yield，我画了一个执行流程图：

定义函数 --> 返回生成器对象 --> next() 调用|                            ||                            v|                   函数执行到 yield --> 返回值并暂停|                            ||                            v|                   下次 next() --> 从暂停处继续v
没有 yield 了 --> StopIteration

用上面的例子来说明：

  1. gen = simple_generator()：只是创建了生成器对象，函数还没开始执行。
  2. 第一次 next(gen)：函数运行到 yield 1，返回 1，然后暂停。
  3. 第二次 next(gen)：从暂停处继续，运行到 yield 2，返回 2，又暂停。
  4. 第三次 next(gen)：继续到 yield 3，返回 3，再暂停。
  5. 第四次 next(gen)：没有 yield 了，抛出 StopIteration。

4. yield 和内存的魔法

yield 的一个大优点是节省内存。来看一个对比：

用列表返回所有值

def get_numbers(n):result = []for i in range(n):result.append(i)return resultnumbers = get_numbers(1000000)  # 一次性生成 100 万个数，占内存

用生成器逐步生成

def gen_numbers(n):for i in range(n):yield inumbers = gen_numbers(1000000)  # 只创建生成器对象，几乎不占内存
for num in numbers:print(num)  # 每次循环生成一个数

区别：

  • 列表方式：一次性把 100 万个数存到内存里。
  • 生成器方式：每次只生成一个数，用完就丢掉，内存占用极小。

5. 进阶用法：yield 与循环

yield 特别适合用在无限循环中，因为它不会一次性生成无限个值，而是按需生成。

例子：生成无限的偶数

def even_numbers():n = 0while True:yield nn += 2evens = even_numbers()
print(next(evens))  # 0
print(next(evens))  # 2
print(next(evens))  # 4

解释：

  • 每次调用 next()，生成器返回一个偶数，然后暂停。
  • 因为是无限循环，理论上可以一直生成下去，但实际用时可以控制取多少个。

6. yield 的交互性：send() 方法

生成器不仅能“吐”值，还能“收”值！通过 send() 方法，可以向生成器发送数据。

例子：带交互的生成器

def interactive_generator():value = yield "你好"print(f"收到: {value}")yield "再见"gen = interactive_generator()
print(next(gen))       # 输出: 你好
print(gen.send("Hi"))  # 输出: 收到: Hi\n再见

运行过程：

  1. next(gen)：运行到 yield "你好"，返回 “你好” 并暂停。
  2. gen.send("Hi")：把 “Hi” 发送给生成器，赋值给 value，继续执行，打印并返回 “再见”。

注意：第一次必须用 next()，因为生成器还没运行到 yield，无法接收值。

7. 常见问题与总结

Q1：yield 和 return 到底啥区别？

  • return 结束函数，yield 暂停函数。
  • yield 返回的值可以多次获取，return 只能一次。

Q2：什么时候用 yield？

  • 需要逐个生成值时。
  • 处理大数据，内存有限时。
  • 实现自定义迭代逻辑时。

我的感悟

学了 yield 后，我觉得它就像一个“聪明的水龙头”：你想要多少水，它就给你多少，而不是直接把整个水库搬过来。理解它需要多写代码、多调试，但一旦掌握，感觉编程能力又上了一个台阶！

python还是挺有意思的，不错有感觉了
感谢 cs自学社区 群里的小伙伴们不厌其烦的解答我的问题

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文章目录 前言一、步骤二、代码 前言 本代码用于从指定的源文件夹 (sourceFolder) 中筛选所有 .tif 文件&#xff0c;并根据文件名的特定关键词&#xff08;Daynight 和 FDI&#xff09;将其分类移动到相应的目标文件夹 (targetDaynightFolder 和 targetFDIFolder)。 一、步骤…...

编程日记 2025/7/15 4:18:37