python yield迭代器详解

一、yield迭代器

在python深度学习模型读取数据时，经常遇到yield，互联网搜索后，将比较容易理解的说明记录一下。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

def batch(data, batch_size):
	for ex in data:
		yield ex

2.读入数据

代码如下（示例）：

p_batch = batch(p_batch, self.batch_size)

总结

如果不太好理解yield，可以先把yield当作return的同胞兄弟来看，他们都在函数中使用，并履行着返回某种结果的职责。

这两者的区别是：

有return的函数直接返回所有结果，程序终止不再运行，并销毁局部变量；

def batch(data, batch_size):
	for ex in data:
		return ex

而有yield的函数则返回一个可迭代的 generator（生成器）对象，你可以使用for循环或者调用next()方法遍历生成器对象来提取结果。

什么是生成器呢？在 Python 中，使用了yield的函数被称为生成器。有点套娃的感觉，但事实就是这样，调用一个yield函数，就会返回一个生成器对象。

def test:
	x=1
	y=10
	while x<y:
		yield x
		x+=1
t = test()

在调用生成器函数的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息（保留局部变量），返回yield的值, 并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行，直到生成器被全部遍历完。

举个例子

def test:
	x=1
	yield x
	yield x+1
	yield x+2
t = test()
for tmp in t:
	print(tmp)

#输出结果为：
1
2
3

也可以调用next方法：

next（t）
#输出：
1
next（t）
#输出：
2
next（t）
#输出：
3

可以看到，test函数返回一个生成器，调用next()方法后，函数开始运行，遇到第一个yield关键字，返回生成的值（1），程序暂停；

第二次调用next()方法，代码从上次暂停的位置开始执行，并遇到了第二个yield关键字，再返回生成的值（2），程序暂停；

第三次调用也是如此，返回生成的值（3），生成器耗尽，程序终止；

带yield的函数是一个生成器，这个生成器有一个方法就是next，next就相当于“下一步”生成哪个数，这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的。

所以调用next的时候，生成器并不会从函数的开始执行，只是接着上一步停止的地方开始，然后遇到yield后，return出要生成的数，此步就结束。