yield

generator归根到底是一个函数的返回值，这个函数是包含“yield”关键字的python函数。

是不是可以这么说(不是很确定，似乎可以这么理解)
1，凡包含“yield”关键字的函数，都返回generator
2，generator不是函数，而是函数执行后构造的对象，是一种iterator。
3，generator可以像iterator一样的用。

generator的根源是PEP 255，其中列出了generator在Python存在的原因，简单的讲，Generator在需要时返回中间值，能够保存当前的状态，等待下一次的返回要求。

xrange/range的区别或许可以帮我们理解这一点，xrange之所以存在，是因为range需要一次完成列表的初始化，存储等等，从C的角度来理解，就是，用range等于先malloc足够的内存，然后完成值的准备，等待调用(遍历等等)。而xrange则不这么干，什么时候要的时候，什么时候给值。所以，在Python 2.x中，type(range(10))是一个List，是内存中的静态数据；而type(xrange(10))则是一个range type。

到Python 3.x，xrange彻底替代了range函数。

这样设计的目的无非就是节省内存 ，千八百数字的无所谓，但ython 2.x的long int和Python 3.x的Int是无限制(用官方语言来说就是可以占满内存)。

generator为了满足这种需求设计的，状态得到了保存，随取随算。

PEP 255有一句： a Python generator is a kind of Python iterator[1], but of an especially powerful kind.

Python的产生器就是一种迭代器...
因为它是一种迭代器，所以，他可以用到for等控制流中。

def gen():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
print(type(gen))    #<class 'function'>
print(type(gen())) #<class 'generator'>

可以看到gen是函数，而gen()是generator，应该说，函数gen执行的返回值是生成一个generator。

generator的方法之一就是next()。

# __author__ = liukun
# coding:utf-8
def gen():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
print(type(gen))    #<class 'function'>
print(type(gen())) #<class 'generator'>
a=gen()
print(a.__next__())
# generator（有yield关键字的函数则会被识别为generator函数）中的next变为__next__了,next是python 3.x以前版本中的方法
print(a.__next__())
print(a.__next__())

'''

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pycharm/utrunner.py /Users/kamil/PycharmProjects/untitled4/Day5/python基础教程/test.py true
Testing started at 下午3:40 ...
<class 'function'>
<class 'generator'>
1
2
3

Process finished with exit code 0
Empty test suite.

'''

 

而yield的作用就是，每次发生next()调用，函数执行完yield语句之后在挂起，这时返回yield的值(你愿意yield啥就yield啥)，整个函数状态被保存，等待下一次next()调用；
下次next()调用发生时，从yield后的语句开始执行(有yiled也在循环体内，未必一定是顺序的)，直到再次遇到yield为止，然后重复删除动作。

yield 可以解读为"返回然后等待"。直到所有yield语句完成，这时如果再次调用next()，则发生StopIteration异常，当然，在for循环之类的语句中会被自动处理。