通过本文你会知道Python里面什么时候用yield合适。本文不会给你讲生成器是什么，所以你需要先了解Python的yield，再来看本文。
疑惑
多年以前，当我刚刚开始学习Python协程的时候，我看到绝大多数的文章都举了一个生产者-消费者的例子，用来表示在生产者内部可以随时调用消费者，达到和多线程相同的效果。这里凭记忆简单还原一下当年我看到的代码：
import time
def consumer():
product = None
while True:
if product is not None:
print('consumer: {}'.format(product))
product = yield None
def producer():
c = consumer()
next(c)
for i in range(10):
c.send(i)
start = time.time()
producer()
end = time.time()
print(f'直到把所有数据塞入Kafka，一共耗时：{end - start}秒')运行效果如下图所示。
这些文章的说法，就像统一好了口径一样，说这样写可以减少线程切换开销，从而大大提高程序的运行效率。但是当年我始终想不明白，这种写法与直接调用函数有什么区别，如下图所示。
直到后来我需要操作Kafka的时候，我明白了使用yield的好处。
探索
为了便于理解，我会把实际场景做一些简化，以方便说明事件的产生发展和解决过程。事件的起因是我需要把一些信息写入到Kafka中，我的代码一开始是这样的：
import time
from pykafka import KafkaClient
client = KafkaClient(hosts="127.0.0.1:9092")
topic = client.topics[b'test']
def consumer(product):
with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer:
producer.produce(str(product).encode())
def feed():
for i in range(10):
consumer(i)
start = time.time()
feed()
end = time.time()
print(f'直到把所有数据塞入Kafka，一共耗时：{end - start}秒')这段代码的运行效果如下图所示。
写入10条数据需要100秒，这样的龟速显然是有问题的。问题就出在这一句代码：
with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer获得Kafka生产者对象是一个非常耗费时间的过程，每获取一次都需要10秒钟才能完成。所以写入10个数据就获取十次生产者对象。这消耗的100秒主要就是在获取生产者对象，而真正写入数据的时间短到可以忽略不计。
由于生产者对象是可以复用的，于是我对代码作了一些修改：
import time
from pykafka import KafkaClient
client = KafkaClient(hosts="127.0.0.1:9092")
topic = client.topics[b'test']
products = []
def consumer(product_list):
with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer:
for product in product_list:
producer.produce(str(product).encode())
def feed():
for i in range(10):
products.append(i)
consumer(products)
start = time.time()
feed()
end = time.time()
print(f'直到把所有数据塞入Kafka，一共耗时：{end - start}秒')首先把所有数据存放在一个列表中，后再一次性给consumer函数。在一个Kafka生产者对象中展开列表，再把数据一条一条塞入Kafka。这样由于只需要获取一次生产者对象，所以需要耗费的时间大大缩短，如下图所示。
这种写法在数据量小的时候是没有问题的，但数据量一旦大起来，如果全部先放在一个列表里面的话，服务器内存就爆了。
于是我又修改了代码。每100条数据保存一次，并清空暂存的列表：
import time
from pykafka import KafkaClient
client = KafkaClient(hosts="127.0.0.1:9092")
topic = client.topics[b'test']
def consumer(product_list):
with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer:
for product in product_list:
producer.produce(str(product).encode())
def feed():
products = []
for i in range(1003):
products.append(i)
if len(products) >= 100:
consumer(products)
products = []
if products:
consumer(products)
start = time.time()
feed()
end = time.time()
print(f'直到把所有数据塞入Kafka，一共耗时：{end - start}秒')由于后一轮循环可能无法凑够100条数据，所以feed函数里面，循环结束以后还需要判断products列表是否为空，如果不为空，还要再消费一次。这样的写法，在上面这段代码中，一共1003条数据，每100条数据获取一次生产者对象，那么需要获取11次生产者对象，耗时至少为110秒。
显然，要解决这个问题，直接的办法就是减少获取Kafka生产者对象的次数并大限度复用生产者对象。如果读者举一反三的能力比较强，那么根据开关文件的两种写法：
# 写法一
with open('test.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write('xxx')
# 写法二
f = open('test.txt', 'w', encoding='utf-8')
f.write('xxx')
f.close()可以推测出获取Kafka生产者对象的另一种写法：
# 写法二
producer = topic.get_producer(delivery_reports=True)
producer.produce(b'xxxx')
producer.close()这样一来，只要获取一次生产者对象并把它作为全局变量就可以一直使用了。
然而，pykafka的官方文档中使用的是种写法，通过上下文管理器with来获得生产者对象。暂且不论第二种方式是否会报错，只从写法上来说，第二种方式必需要手动关闭对象。开发者经常会出现开了忘记关的情况，从而导致很多问题。而且如果中间出现了异常，使用上下文管理器的种方式会自动关闭生产者对象，但第二种方式仍然需要开发者手动关闭。
函数VS生成器
但是如果使用种方式，怎么能在一个上下文里面接收生产者传进来的数据呢？这个时候才是yield派上用场的时候。
首先需要明白，使用yield以后，函数就变成了一个生成器。生成器与普通函数的不同之处可以通过下面两段代码来进行说明：
def funciton(i):
print('进入')
print(i)
print('结束')
for i in range(5):
funciton(i)运行效果如下图所示。
函数在被调用的时候，函数会从里面的行代码一直运行到某个return或者函数的后一行才会退出。
而生成器可以从中间开始运行，从中间跳出。例如下面的代码：
def generator():
print('进入')
i = None
while True:
if i is not None:
print(i)
print('跳出')
i = yield None
g = generator()
next(g)
for i in range(5):
g.send(i)运行效果如下图所示。
从图中可以看到，进入只打印了一次。代码运行到i = yield None后就跳到外面，外面的数据可以通过g.send(i)的形式传进生成器，生成器内部拿到外面传进来的数据以后继续执行下一轮while循环，打印出被传进来的内容，然后到i = yield None的时候又跳出。如此反复。
所以回到开始的Kafka问题。如果把with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer写在上面这一段代码的print('进入')这个位置上，那岂不是只需要获取一次Kafka生产者对象，然后就可以一直使用了？
根据这个逻辑，设计如下代码：
import time
from pykafka import KafkaClient
client = KafkaClient(hosts="127.0.0.1:9092")
topic = client.topics[b'test']
def consumer():
with topic.get_producer(delivery_reports=True) as producer:
print('init finished..')
next_data = ''
while True:
if next_data:
producer.produce(str(next_data).encode())
next_data = yield True
def feed():
c = consumer()
next(c)
for i in range(1000):
c.send(i)
start = time.time()
feed()
end = time.time()
print(f'直到把所有数据塞入Kafka，一共耗时：{end - start}秒')这一次直接插入1000条数据，总共只需要10秒钟，相比于每插入一次都获取一次Kafka生产者对象的方法，效率提高了1000倍。运行效果如下图所示。
后记
读者如果仔细对比段代码和后一段代码，就会发现他们本质上是一回事。但是段代码，也就是网上很多人讲yield的时候举的生产者-消费者的例子之所以会让人觉得毫无用处，就在于他们的消费者几乎就是秒运行，这样看不出和函数调用的差别。而我后这一段代码，它的消费者分成两个部分，部分是获取Kafka生产者对象，这个过程非常耗时；第二部分是把数据通过Kafka生产者对象插入Kafka，这一部分运行速度极快。在这种情况下，使用生成器把这个消费者代码分开，让耗时长的部分只运行一次，让耗时短的反复运行，这样就能体现出生成器的优势。
