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:

python 复制代码
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:

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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


🔍 详细分析

当我们写:

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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()

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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:

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

这就意味着:

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g = greeter()  # g 现在是生成器对象,不是函数本身

✅ 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>

✅ 举个例子验证一下

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def example():
    yield 42

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

✅ 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

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