本文包含以下四部分：
- yeild 介紹
- yeild 案例
- 簡單的例子對比yeild和常規函式
- 復雜的例子說明yeild 與普通函式的差異
1. yeild 介紹
yield 是 Python 的一個關鍵字，用于從一個函式中回傳一個生成器（generator），生成器是一種特殊型別的迭代器，它允許你延遲計算結果，這在處理大資料或者創建復雜資料結構時特別有用，因為你不需要一次性將所有的資料都存盤在記憶體中，
一個使用 yield 的函式會被稱為生成器函式，這種函式并不直接回傳一個值，而是生成一系列的值，每次呼叫這個生成器函式，它會從上次離開的地方繼續執行，并且可以產生許多結果，而不是單個值，
2. yeild 案例
以下是一個簡單的使用 yield 的例子
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def simple_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
> 使用生成器
for num in simple_generator():
print(num)
輸出：
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1
2
3
在上面的例子中，simple_generator 是一個生成器函式，它生成了三個值：1, 2, 和 3，在 for 回圈中，每次迭代都會從生成器中獲取一個新的值，
可以想象，每當 yield 被呼叫時，函式會生成一個新的值，然后暫停執行，當下一個值被請求時（例如，在 for 回圈中的下一次迭代），函式會從上次離開的地方恢復執行，再次運行到 yield 陳述句，然后再次暫停，
這就是 yield 的基本用法，它在處理大資料集或創建復雜的資料結構時特別有用，因為它允許你按需生成和處理資料，而不是一次性生成所有資料并一次性處理所有資料，這樣可以大大節省記憶體，
3. 簡單的例子對比yeild和常規函式
當然，讓我們通過一個簡單的例子來展示 yield 的用法，以及與常規函式回傳一個完整串列的區別，
首先，讓我們創建一個常規的函式，該函式將回傳一個串列，其中包含從0到n的所有數字：
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def create_numbers(n):
num_list = []
for i in range(n):
num_list.append(i)
return num_list
nums = create_numbers(5)
for num in nums:
print(num)
此函式將創建一個包含所有數字的串列，然后回傳這個串列，如果 n 非常大，那么串列將占用大量記憶體，
現在，我們使用 yield 關鍵字改寫這個函式，使其成為一個生成器：
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def create_numbers(n):
for i in range(n):
yield i
nums = create_numbers(5)
for num in nums:
print(num)
在這個版本的函式中，我們并沒有一次性創建一個完整的串列，相反，我們使用 yield 關鍵字，在每次迭代時生成下一個數字，這種方法對記憶體的利用更高效，因為我們并不需要在記憶體中一次性存盤所有的數字，無論 n 多大，這個生成器在任何時候都只會產生一個數字，
當你需要處理大量資料時，這種方式特別有用，它允許你創建一個不會因資料量太大而耗盡記憶體的資料流，這也是生成器與常規函式的主要區別，
4. 復雜的例子說明yeild 與普通函式的差異
下面讓我們使用一個更復雜的例子來說明 yield 和普通函式之間的差異，
假設我們要生成一個斐波那契數列，其中每個數字都是前兩個數字的和，假設我們要生成前 N 個斐波那契數，
以下是使用普通函式生成斐波那契數列的方法：
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def fibonacci(n):
nums = []
a, b = 0, 1
while len(nums) < n:
nums.append(b)
a, b = b, a + b
return nums
print(fibonacci(10)) # 輸出: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
這個函式會一次性生成所有的斐波那契數，并將它們存盤在一個串列中，這意味著所有的數都將同時存在于記憶體中，
現在，讓我們嘗試使用一個生成器來完成同樣的任務：
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def fibonacci(n):
yield 1
if n > 1:
a, b = 1, 1
while n > 1:
a, b = b, a + b
yield a
n -= 1
print(list(fibonacci(10))) # 輸出: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
這個生成器會一次生成一個斐波那契數，每次你從生成器請求一個數時，它都會計算出新的數并回傳，這意味著在任何時候，只有一個斐波那契數存在于記憶體中，
如果你要生成的斐波那契數非常多（例如，幾百萬個），那么生成器版本的函式將大大節省記憶體，此外，如果你只需要迭代而不需要所有的斐波那契數，那么使用生成器可以讓你的代碼更加高效，
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