python 如何区分return和yield

  • 更新时间:2022-10-17 09:09:49
  • 编辑:夏琳爰

一、说明

return一直中,每中语言中其没没有很大差别,就不多说了。(shell语言return的是退出状态,可能差别是比较大的,感兴趣可参见“Linux Shell函数定义与调用”)

最早看到yield应该是哪们语言用来调整什么线程优先级的,记不清了,不过那里的yield和python中的yield应该功能有区别。

python中最早看到yield应该是使用scrapy框架写爬虫的时候,之前也有去看yiled的用法,总记不太住。今天又去看了一下,基本上来就是讲些斐波那契数列的烦的要死,自己写段程序研究了一下,这里记一下。

二、return和yield的异同

共同点:return和yield都用来返回值;在一次性地返回所有值场景中return和yield的作用是一样的。

不同点:如果要返回的数据是通过for等循环生成的迭代器类型数据(如列表、元组),return只能在循环外部一次性地返回,yeild则可以在循环内部逐个元素返回。下边我们举例说明这个不同点。

三、实例说明

3.1 return版本

示例代码如下:

class TestYield:
 def gen_iterator(self):
  result_list = []
  for j in range(3):
   print(f"gen_iterator-{j}")
   result_list.append(j)
  # return在循环的外部,待变量完全生成后一次性返回
  return result_list

 def call_gen_iterator(self):
  # 执行下边这句后result_list直接是完成的结果[0,1,2]
  result_list = self.gen_iterator()
  for i in result_list:
   print(f"call_gen_iterator-{i}")

if __name__ == "__main__":
 obj = TestYield()
 obj.call_gen_iterator()

执行结果如下,可以看到一次性执行完下层函数,生成完整的迭代器类型返回值result_list,一次性返回给上层函数:

3.2 yield版本

示例代码如下:

class TestYield:
 def gen_iterator(self):
  for j in range(3):
   print(f"do_something-{j}")
   # yield在for循环内部
   yield j

 def call_gen_iterator(self):
  # yield并不是直接返回[0,1,2],执行下边这句后result_list什么值都没有
  result_list = self.gen_iterator()
  # i每请求一个数据,才会触发gen_iterator生成一个数据
  for i in result_list:
   print(f"call_gen_iterator-{i}")

if __name__ == "__main__":
 obj = TestYield()
 obj.call_gen_iterator()

执行结果如下,可以看到上下层函数是交替进行的,即上层函数请求迭代一个值下层函数才生成一个值并立即返回这个值:

3.3 yield的意义

从上边两个小节可以看到,虽然return和yield两者执行的顺序有区别,但整个要做的事情是一样的,所以使用yield并不会比return快,甚至我们可以猜测由于yield总发生上下文切换在速度上还会慢一些,所以速度不是yield的意义。

他们的主要区别是yiled要迭代到哪个元素那个元素才即时地生成,而return要用一个中间变量result_list保存返回值,当result_list的长度很长且每个组成元素内容很大时将会耗费比较大的内存,此时yield相对return才有优势。

四、yield和return嵌套使用

class TestYield:
 def gen_iterator(self):
  for j in range(3):
   print(f"do_something-{j}")
   # yield在for循环内部
   yield j

 def gen_iterator_middle(self):
  print(f"gen_iterator_middle")
  # 返回的是迭代器的句柄,所以加一层return不影响是可以理解的
  return self.gen_iterator()

 def call_gen_iterator(self):
  # yield并不是直接返回[0,1,2],执行下边这句后result_list什么值都没有
  result_list = self.gen_iterator_middle()
  # i每请求一个数据,才会触发gen_iterator生成一个数据
  for i in result_list:
   print(f"call_gen_iterator-{i}")

if __name__ == "__main__":
 obj = TestYield()
 obj.call_gen_iterator()

以上就是python 如何区分return和yield的详细内容,更多关于python return和yield的资料请关注码农之家其它相关文章!

相关教程

  • 实例讲解Python中一行和多行import模块问题

    我们通过本篇文章给大家分析了为什么Python不建议使用一行import所有模块的原因,有兴趣的朋友学习下。

    发布时间:2020-02-05

  • 如何用python实现按比例随机切分数据

    这篇文章主要介绍了python按比例随机切分数据的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

    发布时间:2020-01-22

  • python开发游戏的准备和必要步骤

    在本篇文章中我们给大家分享了关于python开发游戏的前期准备以及用到的工具等内容,需要的朋友们跟着参考下。

    发布时间:2019-09-10

  • python3中property的实例用法

    这篇文章主要为大家详细介绍了python3中的property使用方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

    发布时间:2019-11-12

  • Python实现数据可视化监控爬虫状态

    今天主要是来说一下怎么可视化来监控你的爬虫的状态。文中通过实例代码给大家分析了Python实现数据可视化看如何监控你的爬虫状态,感兴趣的朋友一起看看吧

    发布时间:2019-06-06

  • python对html过滤处理实例详解

    今天小编就为大家分享一篇python对html过滤处理的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

    发布时间:2019-08-15

  • python利用ffmpeg进行录制屏幕的方法

    为网友们分享了关于python的教程,今天小编就为大家分享一篇python利用ffmpeg进行录制屏幕的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

    发布时间:2022-07-12

  • Python批量压缩图片的实例代码

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现批量压缩图片的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

    发布时间:2019-09-26

  • 详细分析python市场需求量

    近几年受大数据和人工智能影响,python语言再次被推到了一个高度,python应用领域广泛,工作岗位多,市场需求量大,学习python是不错的选择。

    发布时间:2019-11-18

用户留言