yield
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迭代器(iterator)
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函数::

	def data():
	    for i in range(100):
	        yield f"My example {i}"

使用::

	generator = data() # 获取生成器对象 

	print(next(generator)) # 打印第一个结果 'My example 0'

	for x in generator: 
	    print(x) # 打印剩余结果 'My example 1' 到 'My example 999'


.. note:: 这个函数定义了一个生成器函数 data(),它可以用来生成 1000 个字符串 "My example 0" 到 "My example 999"。生成器函数的特点是使用 yield 语句来逐个产生结果,而不是像普通函数那样直接返回结果。调用生成器函数并不会真正执行函数,而是返回一个生成器对象。必须通过next() 或 for 循环来获取生成器的下一个结果。



惰性计算(Lazy evaluation)
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函数::

	def squares(n):
	    for i in range(n):
	        yield i**2

使用::

	list = squares(10)
	next(list)

	for x in list:
	    print(x) 

实现协程(Coroutines)
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函数::

	def countdown(n):
	    print("Counting down from", n)
	    while n > 0:
	        newvalue = (yield n)
	        if newvalue is not None:
	            n = newvalue
	        else:
	            n -= 1
	    print("Done counting down!")

	c = countdown(5)	# 本句只是创建对象，但还没有执行
	print(next(c)) 		# 第一次调用，执行到yield n处暂停
	print(c.send(3)) 	# 发送新值3给n
	print(next(c)) 		# 打印 2
	print(next(c)) 		# 打印 1
	print(next(c)) 		# 最后一次next(c)试图重启已经结束的生成器,所以触发StopIteration异常

输出::

	Counting down from 5
	5
	3
	2
	1
	Done counting down!
	---------------------------------------------------------------------------
	StopIteration                             Traceback (most recent call last)
	Cell In[173], line 16
	     14 print(next(c)) # 打印 2
	     15 print(next(c)) # 打印 1
	---> 16 print(next(c)) # 打印 done

	StopIteration:


.. note:: 调用countdown创建一个生成器对象c,多次调用next()会从yield处继续执行。调用c.send(value)可以向yield语句位置发送一个新的值,重新赋值给n。yield既可以产出值,又可以接收发送的值。这使得协程可以通信、交换数据,实现协作程序。


.. note:: yield实现的异常机制 - 当生成器结束时,会 Raises StopIteration异常。