yield是Python中用于定义生成器的关键字，它使函数暂停并返回值，保留状态以便后续恢复，适用于内存高效的迭代场景。
在Python中，yield 并不是一个方法，而是一个关键字，用于定义生成器（generator）。生成器是一种特殊的迭代器，可以用来逐个产生值，而不需要一次性将所有值存储在内存中。
什么是 yield？
当你在函数中使用 yield，这个函数就变成了一个生成器函数。调用该函数时，它不会立即执行，而是返回一个生成器对象。每次通过 next() 或 for 循环获取下一个值时，函数才会运行到下一个 yield 语句，并暂停在那里，保留当前状态。
示例：
下面是一个简单的生成器函数，用于生成斐波那契数列：
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def fibonacci():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
gen = fibonacci()
print(next(gen)) # 输出: 0
print(next(gen)) # 输出: 1
print(next(gen)) # 输出: 1
print(next(gen)) # 输出: 2
yield 和 return 的区别
return 会结束函数并返回一个值，之后函数状态丢失。而 yield 暂停函数，保存当前状态，下次从暂停处继续执行。
使用 return：函数执行完后无法继续使用 yield：函数可多次“返回”值，适合处理大量数据或无限序列
实际应用场景
yield 特别适合处理大数据文件、无限序列或需要节省内存的场景。
比如读取大文件时，不想一次性加载所有行：
def read_large_file(file_path):
with open(file_path, ‘r’) as f:
for line in f:
yield line.strip()
for line in read_large_file(‘big.txt’):
print(line)
注意事项
生成器只能遍历一次，遍历完需重新创建yield 可以返回任意类型的数据，包括 None可以用 for 循环直接迭代生成器，无需手动调用 next()
基本上就这些。yield 让你可以写出更高效、更优雅的迭代代码，特别适合处理流式数据。不复杂但容易忽略。
以上就是python迭代器中Yield方法怎么用？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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