浅谈 Python 中的 yield——生成器对象与函数调用的区别

我们来看这么一个例子：

def greeter():
    name = yield "你是谁？"
    yield f"你好，{name}"

g = greeter()
print(next(g))        # → "你是谁？"
print(g.send("张三")) # → "你好，张三"

执行流程：

next(g)：执行到 yield，返回 "你是谁？"；

send("张三")：将 "张三" 送入上次 yield 表达式的返回值，继续执行。

send() 是构建协程通信、任务调度器的核心机制之一（如 asyncio、trio、LangGraph 内核）。

g = greeter()是将 greeter() 执行的结果赋值给 g ，这个结果是一个生成器对象（generator） ，而不是把函数本身赋值给 g。

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🔍 详细分析

当我们写：

def greeter():
    name = yield "你是谁？"
    yield f"你好，{name}"

此时，greeter 是一个函数对象（还没执行）。

当我们调用 greeter()：

g = greeter()

Python 会：

• 执行函数定义，但并不运行函数体；
• 因为函数中含有 yield，所以它会返回一个 生成器对象 ，即 g 是一个 generator。

我们可以验证：

print(type(g))  # <class 'generator'>

这就意味着：

g = greeter()  # g 现在是生成器对象，不是函数本身

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✅ 所以两种情况的对比：

写法	含义	类型
g = greeter	把函数本身赋值给变量 g，不执行	<function>
g = greeter()	执行函数，返回一个生成器对象	<generator>

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✅ 举个例子验证一下

def example():
    yield 42

print(example)      # <function example at 0x...>
print(example())    # <generator object example at 0x...>

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✅ 总结

greeter() 是函数调用表达式，执行时返回一个生成器对象 ；所以 g = greeter() 是在 将生成器对象赋值给 g ，而不是将函数本身赋值给 g。