Python3 yield使用总结
最近开始学习爬虫框架Scrapy，看大牛写的博客时，发现有段代码不知道如何理解，对，就是它：关键字yield该怎么理解？
在详细查询了文档说明后，得出以下结论：
一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
yield 的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。
用下面的一段代码就非常好理解了。
若用next()分开执行代码(python2用next()，python3用__next__())，
当函数执行结束时，generator 自动抛出 StopIteration 异常，表示迭代完成。在 for 循环里，无需处理 StopIteration 异常，循环会正常结束。
所以优点就是利用迭代，减少内存消耗，代码更简洁；
return返回值，在第一次调用函数，yield返回迭代对象；
在一个 generator function 中，如果没有 return，则默认执行至函数完毕，如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
最后，还看到有人用yield 做文件读取。如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取
