yield关键字

比较以下几段代码：

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

没有返回值，不方便调用

def fab(max):
  n, a, b = 0, 0, 1
  L = []
  while n < max:
    L.append(b)
    a, b = b, a + b
    n = n + 1
  return L

List占用空间会随着max值得变大而不断增加

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()

把 fab 函数改写为一个支持 iterable 的 class，Fab 类通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数，但是代码远远没有第一版的 fab 函数来得简洁。

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

和第一版相比，仅仅把 print b 改为了 yield b，就在保持简洁性的同时获得了 iterable 的效果。

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。

Reference:

Python yield 使用浅析