摄影：产品经理比起法餐，我还是更喜欢烧烤和火锅粉
我们知道，生成器函数初始化的时候，它返回的是一个生成器。里面的代码一开始是没有运行的。只有当这个生成器被迭代的时候，才会运行：
正是由于这个原理，如果没有理解就贸然使用，可能会产生你难以理解的 bug。我们来看一个例子：
def do_filter(datas, to_filter): for data in datas: if to_filter in data: continue yield data def trash_filter(): datas = ['有效信息', '重要信息', '隐私信息', '脏数据', '保密信息', '无效数据', '大数据'] result = do_filter(datas, '无效') result = do_filter(result, '脏') return result for data in trash_filter(): print(data)
在这段代码里面，我们有两个生成器，它们分别过滤无效和脏。
我们再来看第二段代码：
def do_filter(datas, to_filter): for data in datas: if to_filter in data: continue yield data def trash_filter(): datas = ['有效信息', '重要信息', '隐私信息', '脏数据', '保密信息', '无效数据', '大数据'] for word in ['无效', '脏']: result = do_filter(datas, word) return result for data in trash_filter(): print(data)
运行效果如下图所示：
可以看到，在这段代码只是把原来的分两次调用改成了使用 for 循环，但是却发现过滤出问题了，无效数据没有被正确过滤。
要解释这个问题的原因，我们还要从生成器的延迟执行说起。回到最开始的代码，我们修改一下，增加一个外部变量：
outer = 123 def i_am_generator(): print('生成器函数运行了。外部变量的值为：', outer) yield generator = i_am_generator()print(f'现在返回的是一个生成器对象：{generator}') outer = 456for _ in generator: ...
运行效果如下图所示：
一开始外部变量outer的值为123，然后我执行生成器函数，创建一个生成器。然后修改外部变量的值为456.最后再对生成器进行迭代。可以看到，迭代生成器的时候，生成器内部的代码才会真正去读这个外部变量。而它读的时候，外部变量已经被改成了456。
所以，对于代码：
for word in ['无效', '脏']: result = do_filter(datas, word)
第一次循环 word 的值确实取到了无效，但是result = do_filter(datas, word)只是返回了一个生成器，这个生成器没有执行，所以它没有读取 word 变量里面的值。第二次循环，word 变量的值变成了脏，此时第二次生成了新的生成器。
最后返回的是第二个生成器。当我们对第二个生成器进行迭代的时候，它才真正读取了脏这个值。
所以，上面这段代码与下面这段代码是等效的：
result = do_filter(datas, '脏')result = do_filter(datas, '脏')
所以只会过滤包含脏字的内容，却不会过滤包含无效的内容。
