经过比较我们发现，两种方法的计算时间是几乎差不多的，但是在内存占用上yield有着明显的优势。当然，也许这个例子并不是非常的恰当，但是本文主要还是介绍yield的使用方法及其应用场景。

3.无限长迭代器

在参考链接1中提到了一种用法是无限长的迭代器，比如按顺序返回所有的素数，那么此时我们如果用return来返回所有的元素并存储到一个列表里面，就是一个非常不经济的办法，所以可以使用yield来迭代生成，参考链接1中的源代码如下所示：

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def get_primes(number):
    while True:
        if is_prime(number):
            yield number

        number += 1

那么类似的，这里我们用while True可以展示一个简单的案例——返回所有的偶数：

def yield_range2(i):
    while True:
        yield i
        i += 2
 
iter = yield_range2(0)
for i in range(10):
    print (next(iter))

因为这里我们限制了长度是10,所以最终会返回10个偶数：

[dechin@dechin-manjaro yield]$ python3 yield_iter.py 
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18

4.总结

本文介绍了python的迭代器yield，其实关于yield，我们可以简单的将其理解为单个元素的return。这样不仅就初步理解了yield的使用语法，也能够大概了解到yield的优势，也就是在计算过程中每次只占用一个元素的内存，而不需要一直存储大量的元素在内存中。