PythonYield：入门指南和实际运用

浅入深出|彻底理解Python中的yield

1、首先，我们要明白Python中的迭代器（iterator）和生成器（constructor）。迭代器是可迭代对象的基础，如列表、元组等，它们通过next（）方法逐个返回元素，直到StopIteration异常。使用迭代器可以避免一次性加载所有数据导致的内存压力。生成器则是特殊的迭代器，它是由包含yield关键字的函数构成。

2、在Python编程中，深拷贝和浅拷贝是处理数据拷贝的两种重要方式，它们之间的区别在于是否了嵌套对象的引用。浅拷贝创建一个新的数据结构对象，但嵌套对象的引用保持不变，而深拷贝创建一个原始数据结构及其所有嵌套对象的完整副本。深拷贝和浅拷贝在接口自动化中具有广泛的应用，特别是在参数化测试中。

3、学习Python并不一定需要纸质书，因为网络上已经有大量的资源和文档可以供学习者使用，如文档、网上、视频课程等。当然，纸质书也有其独特的优点，比如：深入浅出的介绍：好的纸质书往往会从浅入深地介绍Python的各个方面，适合初学者学习。

4、网络编程主要是TCP和UDP的编程，示例见【Python网络编程】利用Python进行TCP、UDP套接字编程 TP是发送的协议，Python内置对TP的支持，可以发送纯文本、HTML以及带附件的。Python对TP支持有smtplib和email两个模块，email负责构造，smtplib负责发送。

Python中的yield关键字

yield 关键字在 Python 中有多种用途，包括生成器、上下文管理器、协程和使用 from 进行消息传递。生成器函数通过包含未赋值的 yield 表达式实现，可以不断生成值，通过 for 循环或 next（） 调用。在上下文管理器中，yield 用于定义资源管理。

理解Python中的yield用法，首先需要了解生成器函数的概念。生成器函数通过使用yield关键字，可以在循环中生成一值，而非一次性返回所有值。这种特性使得生成器函数在处理大量数据时更加高效，特别是当数据量巨大，无法一次性加载到内存中。

在Python中，yield关键字扮演着关键角色，它与生成器（Generators）和懒惰计算（Lazy Evaluation）紧密相连，对于高效处理大数据和无限序列至关重要。yield允许函数在过程中通过yield语句生成值，无需一次性计算所有数据。

在Python编程中，yield关键字是一个强大的，它不仅能让程序更加高效地处理大量数据，还能用于创建生成器，实现协程以及在上下文管理器中使用。以下是对yield的几个关键用途的深入探讨。

yield 是 Python 中用于创建生成器的关键字之一。它可以在函数内部暂停并返回一个值，但是保留了函数的状态，使得函数可以在后续调用时恢复，从上次暂停的地方继续。这种特性使得生成器可以逐步产生值，而不需要一次性将所有值存储在内存中，从而节省了内存空间。