1. Python yield生成器和return对比
在Python中，生成器 即函数定义的一种特殊情况。生成器函数是一种使用yield关键字的函数。使用yield的函数被称为生成器(generators)。生成器函数和普通函数不同，生成器返回一个迭代器(iterator)，这个迭代器可以用于迭代对象。当生成器函数被调用时，它们返回一个生成器对象，但在函数体中，没有任何代码被运行。取而代之的是，生成器在需要时（例如在for循环中）逐步生成值。
1.1 生成器函数与return对比
生成器可以将结果逐步返回而不是将问题的所有答案都计算出来。这个概念被称为惰性计算，它意味着仅在需要时才进行计算。这是一种非常有用的技术，尤其是在处理大型数据集时。与return不同，yield允许暂停函数的执行，并恢复它在离开的地方继续执行。这使得Python中的生成器非常适合于实现惰性迭代器(lazy iterators)。
return返回一个值并停止函数的执行，而yield返回一个值并暂停函数的执行，以便稍后可以恢复执行。yield允许我们从函数中得到多个值，并在需要时暂停和恢复函数的执行。因此，它是迭代器函数的理想选择。
1.2 yield实现斐波那契数列
以下是使用yield生成器实现斐波那契数列的代码示例：
def fib(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a+b
现在，每当这个函数被调用时，它将返回一个生成器对象。生成器对象可以像列表一样被迭代。例如，可以使用for循环来迭代前10个斐波那契数：
for i in fib(10):
print(i)
运行结果会显示前10个斐波那契数列。
1.3 return实现斐波那契数列
以下是使用return语句实现斐波那契数列的代码示例：
def fib(n):
a, b = 0, 1
res = []
for _ in range(n):
res.append(a)
a, b = b, a+b
return res
现在，在调用这个函数时，它将返回一个列表，其中包含前n个斐波那契数。当数据集很小时，这种方法可能是可以接受的，但是当数据集增大时，这种方法会显著地降低性能。
2. yield与return的不同之处
2.1 内存消耗
使用yield语句实现生成器函数的主要优点是它需要的内存比使用普通函数要少得多。这是因为生成器函数只返回一个值，然后暂停执行，等待下一次调用来恢复执行，并返回下一个值。这个过程可以一直持续，直到所有的值都被返回。
对于普通的函数，必须等到函数运行结束后才能返回所有的结果。这就意味着，在计算大型数据集时会使用大量的内存。相比之下，生成器只需要存储单个返回值和当前的状态信息，所以内存消耗更少。
2.2 迭代效率
在迭代器方面，yield经常比return更强大。当处理大型数据集时，使用yield来逐步生成结果可以提高处理速度。在使用普通函数的情况下，需要等到所有结果都被计算完毕后才能进行迭代。但是，使用yield可以一边计算一边迭代生成的结果并减少等待时间。
3. 使用yield构造无限序列
yield非常适合构建无限序列，这在处理大量数据时特别有用。例如，下面是一个使用yield实现无限数列的示例：
def infinite_sequence():
num = 0
while True:
yield num
num += 1
这个函数可以无限迭代，因为它不需要存储整个序列。在每次调用时，它只返回下一个值并等待下一次调用。
4. 总结
总之，Python中的yield关键字可以实现高效且节省内存的生成器函数。使用yield可以逐步生成结果而不是一次性生成所有结果，这使得它对于处理大数据集时特别有用。此外，使用yield可以构建无限序列，而无需将整个序列存储在内存中。在设计需要处理大量数据的应用程序时，使用yield可以减少内存和CPU开销，并提高效率。