概念：

yield 和 return 的区别：一个是返回值，一个是迭代器，多次返回

python 中，yield 关键字用于从一个函数中返回一个值，并且能够在之后从同一个位置继续执行。这使得yield成为创建生成器的强大工具，生成器是一种迭代器，可以逐个产生值，而且不是一次性产生所有值。了解yield 的使用，需要了解三个关键字：yield 、send 、next

场景：

--1 惰性计算-->节省内存

# 遍历一个列表

# 方法一：先生成列表再遍历
a = [i for i in range(10)]
for i in a:
    print(a)

# 方法二：使用生成器
def fun(start,stop,step):
    x = start
    while x < stop:
        yield x
        x += step
for n in fun(0,10,1):
    print(n)

可以发现，方法二不需要预先存储遍地列表对象，用完一个丢掉一个。

--2 外部通讯-->控制内部计算

yield 允许函数在执行过程中暂停和恢复，这为控制流提供了额外的灵活性，特别是复杂的循环和递归结构中。

def process_data():
    for item in range(0, 10):
        # 步骤1：处理数据项
        processed_item = yield f"Processing {item}"

        # 步骤2：根据外部指示决定是否跳过当前项
        if processed_item == "skip":
            continue

        # 步骤3：如果需要，进一步处理数据项
        print(f"Further processing {item}")


gen = process_data()
next(gen)	# 启动迭代器
gen.send("none")  # 开始处理任务0 --》 有效
gen.send("skip")  # 开始处理任务1 --》 丢弃
gen.send("none")  # 开始处理任务2 --》 有效
=============================================================
:Further processing 0
:Further processing 2

总结：

--1 包含yield关键字的函数是一个迭代器<generator object>

--2 通过next | for | send 可以调用迭代器的执行，每次都会在yield表达式的位置停止运行，返回值 接收参数

--3 作用是惰性计算减少内存、函数每次调用接收参数灵活控制