Python yield关键字 【QA With ChatGPT】

Q1：

def extract_vectros(objects):for object in objects:if type(object) == Polygon:for v in object.vertices:yield velif type(object) == Points:for v in object.vectors:yield velif type(object) == Arrow:yield object.tipyield object.tailelif type(object) == Segment:yield object.start_pointyield object.end_pointelse:raise TypeError("Unrecognized object: {}".format(object))

这里的yield是什么作用？

A1：
在 Python 中，yield 关键字用于定义生成器函数。生成器函数会返回一个生成器对象，这个对象可以用于迭代，每次迭代会生成一个值。与普通函数不同的是，生成器函数的执行不是一次性的，而是可以暂停和恢复。当生成器函数遇到 yield 关键字时，它会将生成的值返回给调用者，并且暂停执行。下一次迭代时，生成器函数会从上一次暂停的地方继续执行，继续生成值，直到遇到下一个 yield 关键字或者函数结束。

在上面的代码中，yield 关键字被用于生成多个几何对象的向量数据。通过 yield 关键字，函数将一个向量生成出来，并返回给调用者。下一次迭代时，函数会从上一次暂停的位置继续执行，并生成下一个向量。由于这里使用了 yield 关键字，函数并不会一次性生成所有向量数据，而是在迭代中动态生成数据，这对于处理大量数据非常有用。

Q2：
yield的底层原理是怎么实现的

A2：
yield 的底层原理涉及到 Python 中的协程（Coroutine）和生成器（Generator）机制。协程和生成器都是通过 Python 中的迭代器（Iterator）协议来实现的。

在 Python 中，迭代器是一种特殊的对象，它可以被用于迭代一个序列或其他可迭代的对象。迭代器需要实现两个方法：iter() 和 next()。其中，iter() 方法返回迭代器对象本身，而 next() 方法返回序列中的下一个元素。当序列中没有元素可以返回时，next() 方法会抛出 StopIteration 异常。

生成器是一种特殊的迭代器，它可以动态生成序列，而不是一次性生成所有数据。生成器的实现方式是使用 yield 关键字。当生成器函数执行到 yield 关键字时，函数会将生成的值返回给调用者，并且暂停执行。下一次迭代时，生成器函数会从上一次暂停的地方继续执行，继续生成值，直到遇到下一个 yield 关键字或者函数结束。

实现 yield 的底层原理是通过协程的机制。在 Python 中，协程是一种能够让多个函数共享一个执行上下文的机制，可以实现非抢占式的多任务。yield 关键字可以用来在协程中暂停函数执行，并将函数的状态保存下来，以便在下一次调用函数时恢复执行。通过这种方式，yield 实现了生成器的动态生成序列的功能。

具体来说，每次调用生成器函数时，Python 会创建一个生成器对象。生成器对象会包含生成器函数的代码和执行状态。当生成器对象的 next() 方法被调用时，Python 会在生成器函数的代码中执行到下一个 yield 关键字处，并将生成的值返回给调用者。同时，Python 会将生成器函数的状态保存下来，并将生成器对象暂停。当生成器对象的 next() 方法再次被调用时，Python 会恢复生成器函数的状态，并从上一次暂停的地方继续执行，直到遇到下一个 yield 关键字或者函数结束。这样，生成器就可以动态地生成序列数据，而不需要一次性生成所有数据，从而提高了效率和灵活性。