Python 進階技巧：徹底理解 `yield` 與 `yield from`

by 儲蓄保險王 · 2026-01-12

這篇文章將帶你從最基礎的 `yield` 開始，一路講到 `yield from` 的應用場景，並解釋為什麼在處理巢狀結構（如多層列表、樹狀目錄、或是 Word 表格）時，你是如此需要它。

—

## 1. 基礎篇：什麼是 `yield`？

在 Python 中，如果一個函式使用了 `return`，它執行完畢就會「銷毀」並回傳結果。但如果使用了 `yield`，這個函式就變成了一個 **生成器 (Generator)**。

**生成器的特性：**

1. **暫停與繼續**：程式執行到 `yield` 時會「暫停」，把值交出去。

2. **省記憶體**：它不是一次把所有東西存成 List，而是「要一個、做一個」（Lazy Evaluation）。

### 範例：做麵包

假設你要做 3 個麵包。

**傳統方式 (return List)**：

先把 3 個麵包全做完，放在一個大籃子裡，一次端給客人。

def make_bread_list():
    breads = []
    breads.append("麵包 1")
    breads.append("麵包 2")
    breads.append("麵包 3")
    return breads  # 一次全部給

for b in make_bread_list():
    print(f"客人吃掉了: {b}")

def make_bread_list():
    breads = []
    breads.append("麵包 1")
    breads.append("麵包 2")
    breads.append("麵包 3")
    return breads  # 一次全部給

for b in make_bread_list():
    print(f"客人吃掉了: {b}")

Python 進階技巧：徹底理解 `yield` 與 `yield from` - 儲蓄保險王

**生成器方式 (yield)**：

做完第 1 個，馬上端出去給客人吃（函式暫停），客人吃完回來要第 2 個，你再繼續做。

# %%
def make_bread_gen():
    yield "麵包 1"  # 端出去，暫停
    yield "麵包 2"  # 端出去，暫停
    yield "麵包 3"  # 端出去，結束

for b in make_bread_gen():
    print(f"客人吃掉了: {b}")

# %%
def make_bread_gen():
    yield "麵包 1"  # 端出去，暫停
    yield "麵包 2"  # 端出去，暫停
    yield "麵包 3"  # 端出去，結束

for b in make_bread_gen():
    print(f"客人吃掉了: {b}")

## 2. 進階篇：為什麼需要 `yield from`？

當你的生成器邏輯變得複雜，需要**呼叫另一個生成器**幫忙時，問題就來了。

### 情境：外包工廠

假設你是一個總召 (Main Generator)，你負責產出產品。但中間有一部分產品，你外包給「分包商 (Sub Generator)」去做。

#### ❌ 舊寫法 (沒有 yield from)

你需要寫一個迴圈，從分包商那裡一個個拿貨，再一個個交給客戶。

def sub_task():
    yield "零件 A"
    yield "零件 B"

def main_task():
    yield "主產品 Start"
    
    # 這裡很麻煩：你需要手動跑迴圈去接分包商的貨
    for item in sub_task():
        yield item 
        
    yield "主產品 End"

# 測試
for i in main_task():
    print(i)

def sub_task():
    yield "零件 A"
    yield "零件 B"

def main_task():
    yield "主產品 Start"
    
    # 這裡很麻煩：你需要手動跑迴圈去接分包商的貨
    for item in sub_task():
        yield item 
        
    yield "主產品 End"

# 測試
for i in main_task():
    print(i)

**缺點**：如果分包商還有分包商（多層巢狀），你的程式碼充滿了這種轉手的 `for` 迴圈。

#### ✅ 新寫法 (使用 yield from)

`yield from` 就像建立了一條**直通管道**。你告訴 Python：「接下來的時間交給 `sub_task`，它吐出什麼，直接轉傳給最原本的呼叫者，不用經過我的手。」

def sub_task():
    yield "零件 A"
    yield "零件 B"

def main_task():
    yield "主產品 Start"
    
    # 超簡潔！直接把控制權「委派」給子生成器
    yield from sub_task()
        
    yield "主產品 End"

# 測試結果一模一樣，但程式碼更乾淨
for i in main_task():
    print(i)

def sub_task():
    yield "零件 A"
    yield "零件 B"

def main_task():
    yield "主產品 Start"
    
    # 超簡潔！直接把控制權「委派」給子生成器
    yield from sub_task()
        
    yield "主產品 End"

# 測試結果一模一樣，但程式碼更乾淨
for i in main_task():
    print(i)

## 3. `yield from` 的強大之處：處理樹狀結構

這就是為什麼在 `docx` 案例中，`yield from` 這麼好用。
當結構是 **”樹狀” (Tree)** 或 **”巢狀” (Nested)** 時，
遞迴 + `yield from` 是絕配。

### 範例：拆解多層紙箱

假設我們有很多紙箱，紙箱裡可能有球，
也可能還有小紙箱。我們要一次列出所有的球。

data = [
    "球 1",
    [
        "球 2",
        "球 3",
        ["球 4", "球 5"]  # 紙箱裡的紙箱
    ],
    "球 6"
]

def get_all_balls(box):
    for item in box:
        if isinstance(item, list):
            # 遇到紙箱(list)，就委派給自己(遞迴)去處理那個紙箱
            # 這裡把內層找到的球，直接傳到最外層
            yield from get_all_balls(item)
        else:
            # 遇到球，直接交出去
            yield item

print(list(get_all_balls(data)))
# 輸出: ['球 1', '球 2', '球 3', '球 4', '球 5', '球 6']

data = [
    "球 1",
    [
        "球 2",
        "球 3",
        ["球 4", "球 5"]  # 紙箱裡的紙箱
    ],
    "球 6"
]

def get_all_balls(box):
    for item in box:
        if isinstance(item, list):
            # 遇到紙箱(list)，就委派給自己(遞迴)去處理那個紙箱
            # 這裡把內層找到的球，直接傳到最外層
            yield from get_all_balls(item)
        else:
            # 遇到球，直接交出去
            yield item

print(list(get_all_balls(data)))
# 輸出: ['球 1', '球 2', '球 3', '球 4', '球 5', '球 6']