Question

我正在使用scrapy框架实现网络刮板。为了实现流水线，在解析来自刮板的响应时，yield是必需的。在我看来，在函数末尾使用yield时，print语句的所有输出都会被抑制，并由生成器对象代替。

def testFunc(arg1):
    print arg1
    yield arg1

testFunc('This does not print.')

结果：

In [7]: testFunc('Will this print?')
Out[7]: <generator object testFunc at 0x10d636d20>

只需注释yield即可恢复print调用：

def testFunc(arg1):
    print arg1

结果：

In [10]: testFunc('Will this print?')
Will this print?

使用print时如何保持yield的输出？

Answer 1

每当迭代生成器时，都会执行print语句。如果只想查看迭代器打印的内容，则可以在列表理解中调用它，而无需保存结果。

def testFunc(arg1):
    print arg1
    yield arg1

>>> [_ for _ in testFunc(1)]
1
[1]

Answer 2

调用 testFunc(1)中的生成器函数只是创建一个生成器实例。它不会运行代码的主体。生成器是迭代器，因此您可以将它们传递给next()。对于Generators，其__next__()的操作本质上是运行到下一个yield语句并返回产生的值。因此，您可以执行以下操作：

>>> gen = testFunc(1)
>>> next(gen)
Will this print?
1

或者，正如其他人所指出的，您可以在其上循环（尽管如果只想产生一个值，则不必这样做）。

在定义生成器时，几乎可以想到调用生成器就是创建某个类的实例，该类实现了一个非常特定的状态机，该状态机充当迭代器。需要明确的是，它实际上不是如何工作，但是可以用这种方式等效地编写。但是，在大多数情况下，生成器是一种更为优雅的方法。

Answer 3

@bphi击败了我，但以下是他的解决方案起作用的详细说明：

每当函数中包含yield时，在使用yield创建的生成器之前，该正文中的其余代码将不会运行。这只是yield在python中的工作方式的副产品。如果您想使用与yield相同的功能执行代码，只需将其置于空的for循环中即可，如bphi演示

Answer 4

我认为没有人给出“使用产量时如何保持打印输出？”的答案。从程序员编写函数的角度来看。

这里是：

def testFunc(arg1):
    print(arg1)
    def foo():
         yield arg1
    return foo()