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　　Python中的yield关键字是一个非常强大和灵活的功能，它用于创建生成器函数。生成器函数可以像普通函数一样定义，但使用yield语句而不是return语句来返回值。当生成器函数被调用时，它将返回一个生成器对象，我们可以使用该对象迭代生成器函数中的值。

　　生成器函数具有独特的行为和特点。它可以在每次迭代时产生一个值，然后保存生成器函数的当前状态，以便在下一次迭代时继续执行。这种“挂起”和“继续执行”的能力使得生成器函数非常适合处理大型数据集、无限序列、懒加载和协作多任务等场景。

　　要理解yield的操作，我们可以通过一个简单的示例来说明。考虑以下代码：

　　def count_up_to(n):

　　i = 0

　　while i <= n:

　　yield i

　　i += 1

　　for num in count_up_to(5):

　　print(num)

　　在这个示例中，我们定义了一个生成器函数count_up_to，该函数将生成从0到给定数字n的整数序列。我们使用yield语句在每次循环迭代时返回当前的数值。然后，我们使用for循环迭代生成器对象，并打印每个生成的数值。

　　当我们运行这段代码时，输出将是：

　　0

　　1

　　2

　　3

　　4

　　5

　　这是因为在每次迭代时，生成器函数会执行直到遇到yield语句，然后返回当前的值，并将函数的状态保存，以便下次迭代可以继续执行。

　　使用yield有几个重要的注意事项。首先，生成器函数可以返回任意数量的值，并且可以在需要的时候通过调用next()函数来迭代生成器对象，直到所有的值都生成完毕。其次，生成器函数可以包含多个yield语句，这样可以在不同的位置生成不同的值。最后，生成器函数可以接受参数，并在每次迭代时根据参数值计算并生成不同的值。

　　在实际的编程中，yield的应用非常广泛。它可以用于处理大型文件、数据库查询、网络请求响应等需要逐行或逐个处理的场景。此外，yield还是协程、异步编程和流水线处理的基础。通过灵活使用yield，我们可以编写更加高效、简洁和可读性强的代码。

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python处理json对象有几种方法