yeild用於function中回傳值，回傳的類型是產生器generator，這個產生器會產生回傳值，但本身並不是想要的回傳值。
所以很直覺地使用len()或是[:]切片在產生器上，會回報錯誤。
yeild產生器像是在函式中的斷點，可以得到當下變數的數值。意味著你可以在函式外影響函式內的值，也會直接牽連到yield。
要從產生器內取出回傳值，用 next() 或用 for迴圈 都可以，for迴圈會跑到產生器停止，無法再用next()取得值就跳出。
而generator進度是會保存下來的，因此一旦全部跑完一次，想要重頭，那就得重新產生generator一次。ex1a(Github)
yield能用在哪？從generator取值感覺並不直覺好用。
當資料量小的時候，使用時間並不會很明顯，一旦資料量變大，就能看出yield在某些時刻能起到龐大的優勢。
這裡假設一個情境：批次batch。 ex1(Github)
有一個長度10000000的串列，要切成每份大小10的串列，然後取出。(這算是一維變成二維，用numpy也可以輕易做到，萬一無法整除呢？
不過呢，當你生成一個新的(1000000,10)大小的二維串列，也代表於記憶體內有兩份一樣並不同形式的資料。
批次是為了解決一次性傳輸碰上量大問題，切小再送避免卡頓。在量大的前提，要是再生出一份對應整理好的資料，也勢必會影響執行時間。
用yield去做切割，原資料不變，也不會產生整理過的新資料，相對就會快上許多。
"""https://stackoverflow.com/questions/8290397/how-to-split-an-iterable-in-constant-size-chunks""" def batch_yield(iterable, n=1): l = len(iterable) for ndx in range(0, l, n): yield iterable[ndx:min(ndx + n, l)]如果 range(10) 要切成每份大小為 3， batch_yield(range(10), n=3)。
用 sys.getsizeof() 查看大小，使用generator是比起新產生一個整理過的資料還省下不少空間，執行速度也相對更快速。
不過「批次」這樣情形不一定得要用到yield，用[:]迴圈也可以不佔用太多記憶體空間，只是yield可以展開過程，會比較容易理解。
因為yield可以先取部分，再判斷情況去影響函式內部，讓generator提前結束或是再延長，也就是說長度可以變動，所以len()跟[:]就派不上用場。
講到一個經典情況：抽球。 程式碼：Github
今天有一個球池，裡面一開始只有紅球、黃球。每次抽球前會先攪拌打散順序，要是抽出黃球就放入黃球跟紅球；抽到紅球就放入藍球；抽到藍球就放入綠球；抽到綠球就放入白球；最後抽到白球就結束了。
進行一次 next() 抽球動作generator，會抽出 yield (產生)一個球。請問這個抽球動作長度len()多少？第5次抽球[4]是甚麼顏色？沒有產生結果之前，誰也說不準。
(球池補充，使用類別：MyBallPool(GitHub) MyBallPool2(GitHub)
如果有更多的狀況、更多的條件判斷與回饋，用上function yeild就能變成一行呼叫函式的代碼，這能使得版面看起來整潔許多。
接下來講的常見的迴圈加刪除的例子，個人認為對新手是相當難理解的。
a = list(range(10)) # a = [0,1,...,9]
for item in a:
print(item, end = " ")
item = 9999
del a[0]
print("\n" + " ".join([str(item) for item in a]))
->0 2 4 6 8
5 6 7 8 9
新手可能覺得這個for迴圈會執行10次，但是結果只執行了5次。這是不是跟 yeild 外部影響內部非常相似？想一想，「for item in a」的 a，到底是那串資料還是另有甚麼？
其實是從 a 中取出 a.__iter__() 的回傳值：迭代器iterator。這個迭代器用 next() 依序傳值，運作跟for index in range(len(a)) a[index]是類似的。ex2(Github)
由於刪除串列中其中一個項目，但在迭代器的標籤位置不變，因此下次next()往後一格，也只是標籤位置+1，導致看起來像被跳過一格。 ex2a(Github)
若想用 for item in sequence 這種簡便的寫法循環全部項目，那麼加上[:]，改用 for item in sequence[:] 也能辦到，即便中間刪了sequence的某個值，也能老老實實有十個就跑十次。
sequence 跟 sequence[:] 是不一樣的，用id()查詢也能知道，就像 sequence[:5] 明顯就不是 sequence。
因此在迴圈中刪掉 sequence 裡的項目，不影響 sequence[:].__itre__() 的迭代器所使用的資料序列，就能乖乖地跑完十次。 (補充：ex2b(Github) 在function yield中刪資料)
總結：
yield本身並不是想要的回傳值，而是一個產生器generator，能產生函式中的yield斷點的函式內變數。想要從產生器取值，需要使用next()。
因為yield本身並不是回傳值，所以能夠節省空間，像是批次處理。
yield產生的值是回傳當下的函式內變數，因此外部影響函式內部的話，yield的值也會受影響。(反之也能在function yield影響外部
也因為外部能夠影響內部，len長度跟slice切片位置可能會在過程中改變，所以這兩項並不重要。(generator內部也沒有這屬性)
for in 迴圈的運作模式，跟使用yield得到的產生器運作是相似的，因此在for in中增減序列的項目，也會影響For迴圈的執行。
而 for each in sequence，實際上是將 sequence.__iter__()回傳的 iterator 不斷 next() 直到無法取值為止，each 為 next(iterator) 的回傳值。
整篇文章的範例程式碼都收錄在 yield(Github)
個人語：
yield 可以把「for in if」濃縮起來，寫 for in if 除了那一行很占版面，也不容易一眼看出，而且[for in if]會產生新的串列，但 yield 不會。若後續要從中一一取出做運用，當然使用 yield 會是更便捷快速於[for in if]。
如果有一筆A資料，提升效率的關鍵就是不要再產生一份相似的資料。要是沒有很明白到底變數都導向去哪裡，除了可能產生冗贅資料，也可能對資料產生改動而牽動整體，導致實際運行出乎自己的預期。
我也不是很會說物件導向觀念到底哪裡容易讓人誤會，不過一開始學物件導向語言，說 a = b，把 a 指向 b，但是原先 b = 1，接下來 b = 2，但是 a 的值仍是 1 並不是 2 表面上看來也沒有 a = b 去。
雖然寫完這篇，我覺得對一個沒有基礎的初學者，yield還是有一點困難。
因為對於物件導向不是很熟悉的話，就會在各種變數的指向間混淆。yield厲害之處在於不用一次全部跑完，要妥善使用這個特性，在各個指定之間都要清楚掌握資料存在於哪，改動資料會影響所有對該資料的指向，改動指向並不會影響資料。
如果以實體跟指向來看，b並不是實體，b 指向的實體原先是 1， a 要是單純地指向 b 是沒有任何實體的，所以 a 的指向會跟 b 一樣是實體1。如果 b 是實體，像是類別物件等， 那麼 a = b之後，修改 b 也會反映到 a 上。
這裡用「實體」是想給人這是一種真實存在的東西說法，正確該說是「物件」。
int(3)都會指向同一個 id，不論 a=3、b=4-1、c=9/3，abc三者的id會是跟int(3)一樣的。(abc三者都是int的話
虛實問題，也反應到各種傳遞資料問題，到底傳的是實體？還只是一個指向？少用 = ，多用內部方法增修清除。串列是一個可修改自己的實體，裡面是一連串的指向。字串是不可修改自己的實體(設計上)，增修則是變成新的實體回傳。
如果把類別的觀念擴大至整個架構，就會懂得 a = int(1) + int(3) ，其中 + 是呼叫該類別 int 的 __add__ ，得到回傳值 int(4)。a 也就指向新的實體 int(4)。
為什麼 a = int(1)、b = a、a = int(1) + int(3)、b = int(1)。一開始，a 指向 int(1)、b 也透過 a 指向 int(1)，對 int 加減乘除會得到(回傳)一個 int 的答案，a 指向新的值，並沒有對 int(1) 做修改，故 b 仍然為 int(1)。
也許有天寫 leetcode 的時候，不明白為什麼運行時間這麼慢的時候，就能想想這個物件導向的虛實問題，看看自己的程式碼是不是產生過多不必要的實體。