Python 為什麼要用yield

可能聽說過，帶有 yield 的函式在 python 中被稱之為 generator（生成器），何謂 generator ？我們先拋開 generator，以乙個常見的程式設計題目來展示 yield 的概念。

如何生成斐波那契數列

斐波那契（fibonacci）數列是乙個非常簡單的遞迴數列，除第乙個和第二個數外，任意乙個數都可由前兩個數相加得到。用電腦程式輸出斐波那契數列的前 n 個數是乙個非常簡單的問題，許多初學者都可以輕易寫出如下函式：

1. 簡單輸出斐波那契數列前 n 個數

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

執行以上**，我們可以得到如下輸出：11

235結果沒有問題，但有經驗的開發者會指出，直接在 fab 函式中用 print 列印數字會導致該函式可復用性較差，因為 fab 函式返回 none，其他函式無法獲得該函式生成的數列。要提高 fab 函式的可復用性，最好不要直接列印出數列，而是返回乙個 list。以下是 fab 函式改寫後的第二個版本：

2. 輸出斐波那契數列前 n 個數第二版

def fab(max): 
n, a, b = 0, 0, 1 
l = 
while n < max: 
a, b = b, a + b 
n = n + 1 
return l
for n in fab(5): 
print(n)

可以使用如下方式列印出 fab 函式返回的 list：11

235改寫後的 fab 函式通過返回 list 能滿足復用性的要求，但是更有經驗的開發者會指出，該函式在執行中占用的記憶體會隨著引數 max 的增大而增大，如果要控制記憶體占用，最好不要用 list來儲存中間結果，而是通過 iterable 物件來迭代。例如，在 python2.x 中，**：

3. 通過 iterable 物件來迭代

class fab(object): 
def __init__(self, max): 
self.max = max 
self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 
def __iter__(self): 
return self 
def next(self): 
if self.n < self.max: 
r = self.b 
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b 
self.n = self.n + 1 
return r 
raise stopiteration()
for n in fab(5): 
print(n)

235然而，使用 class 改寫的這個版本，**遠遠沒有第一版的 fab 函式來得簡潔。如果我們想要保持第一版 fab 函式的簡潔性，同時又要獲得 iterable 的效果，yield 就派上用場了

4. 使用 yield 的第四版

def fab(max): 
n, a, b = 0, 0, 1 
while n < max: 
yield b # 使用 yield
# print b 
a, b = b, a + b 
n = n + 1
for n in fab(5): 
print n

簡單地講，yield 的作用就是把乙個函式變成乙個 generator，帶有 yield 的函式不再是乙個普通函式，python 直譯器會將其視為乙個 generator，呼叫 fab(5) 不會執行 fab 函式，而是返回乙個 iterable 物件！在 for 迴圈執行時，每次迴圈都會執行 fab 函式內部的**，執行到 yield b 時，fab 函式就返回乙個迭代值，下次迭代時，**從 yield b 的下一條語句繼續執行，而函式的本地變數看起來和上次中斷執行前是完全一樣的，於是函式繼續執行，直到再次遇到 yield。

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