初学 Python 的开发者经常会发现很多 Python 函数中用到了 yield 关键字，然而，带有 yield 的函数执行流程却和普通函数不一样，yield 到底用来做什么，为什么要设计 yield ？本文将由浅入深地讲解 yield 的概念和用法，帮助读者体会 Python 里 yield 简单而强大的功能。
您可能听说过，带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），何谓 generator ？
我们先抛开 generator，以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。
如何生成斐波那契數列
斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题，许多初学者都可以轻易写出如下函数：
清单 1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
</div>
执行 fab(5)，我们可以得到如下输出：
>>> fab(5)
1
1
2
3
5
</div>
结果没有问题，但有经验的开发者会指出，直接在 fab 函数中用 print 打印数字会导致该函数可复用性较差，因为 fab 函数返回 None，其他函数无法获得该函数生成的数列。
要提高 fab 函数的可复用性，最好不要直接打印出数列，而是返回一个 List。以下是 fab 函数改写后的第二个版本：
清单 2. 输出斐波那契數列前 N 个数第二版
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
</div>
可以使用如下方式打印出 fab 函数返回的 List：
>>> for n in fab(5):
... print n
...
1
1
2
3
5
</div>
改写后的 fab 函数通过返回 List 能满足复用性的要求，但是更有经验的开发者会指出，该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大，如果要控制内存占用，最好不要用 List
来保存中间结果，而是通过 iterable 对象来迭代。例如，在 Python2.x 中，代码：
清单 3. 通过 iterable 对象来迭代
for i in range(1000): pass
</div>
会导致生成一个 1000 个元素的 List，而代码：
for i in xrange(1000): pass
</div>
则不会生成一个 1000 个元素的 List，而是在每次迭代中返回下一个数值，内存空间占用很小。因为 xrange 不返回 List，而是返回一个 iterable 对象。
利用 iterable 我们可以把 fab 函数改写为一个支持 iterable 的 class，以下是第三个版本的 Fab：
清单 4. 第三个版本
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()
</div>
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：
>>> for n in Fab(5):
... print n
...
1
1
2
3
5
</div>
然而，使用 class 改写的这个版本，代码远远没有第一版的 fab 函数来得简洁。如果我们想要保持第一版 fab 函数的简洁性，同时又要获得 iterable 的效果，yield 就派上用场了：
清单 5. 使用 yield 的第四版
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
# print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
'''
</div>
第四个版本的 fab 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。
调用第四版的 fab 和第二版的 fab 完全一致：
>>> for n in fab(5):
... print n
...
1
1
2
3
5
</div>
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。
也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法（因为 fab(5) 是一个 generator