Python高级语法中，由一个yield关键词生成的generator生成器，是精髓中的精髓。它虽然比装饰器、魔法方法更难懂，但是它强大到我们难以想象的地步：小到简单的for loop循环，大到代替多线程做服务器的高并发处理，都可以基于yield来实现。
理解yield：代替return的yield
简单来说，yield是代替return的另一种方案:
-
return就像人只有一辈子，一个函数一旦return，它的生命就结束了 -
yield就像有“第二人生”、“第三人生”甚至轮回转世一样，函数不但能返回值，“重生”以后还能再接着“上辈子”的记忆继续返回值
我的定义：yield在循环中代替return，每次循环返回一次值，而不是全部循环完了才返回值。
yield怎么念？
return我们念“返回xx值”，我建议：yield可以更形象的念为"呕吐出xx值“，每次呕一点。
一般我们进行循环迭代的时候，都必须等待循环结束后才return结果。
数量小的时候还行，但是如果循环次数上百万？上亿？我们要等多久？
如果循环中不涉及I/O还行，但是如果涉及I/O堵塞，一个堵几秒，后边几百万个客户等着呢，银行柜台还能不能下班了？
所以这里肯定是要并行处理的。除了传统的多线程多进程外，我们还可以选择Generator生成器，也就是由yield代替return，每次循环都返回值，而不是全部循环完了才返回结果。
这样做的好处就是——极大的节省了内存。如果用return，那么循环中的所有数据都要不断累计到内存里直到循环结束，这个不友好。
而yield则是一次一次的返回结果，就不会在内存里累加了。所以数据量越大，优势就越明显。
有多明显？如果做一百万的简单数字计算，普通的for loop return会增加300MB+的内存占用！而用yield一次一次返回，增加的内存占用几乎为0MB！
yield的位置
既然yield不是全部循环完了再返回，而是循环中每次都返回，所以位置自然不是在for loop之后，而是在loop之中。
先来看一般的for loop返回：
def square(numbers):
result = []
for n in numbers:
result.append( n**2 )
return result #在for之外
再来看看yield怎么做：
def square(numbers):
for n in numbers:
yield n**2 #在for之中
可以看到，yield在for loop之中，且函数完全不需要写return返回。
这时候如果你print( square([1,2,3]) )得到的就不是直接的结果，而是一个<generator object>。
如果要使用，就必须一次一次的next(...)来获取下一个值：
>>> results = square( [1,2,3] )
>>> next( result )
1
>>> next( result )
4
>>> next( result )
9
>>> next( result )
ERROR: StopIteration
这个时候更简单的做法是：
for r in results:
print( r )
因为in这个关键词自动在后台为我们调用生成器的next(..)函数
什么是generator生成器？
只要我们在一个函数中用了yield关键字，函数就会返回一个<generator object>生成器对象，两者是相辅相成的。有了这个对象后，我们就可以使用一系列的操作来控制这个循环结果了，比如next(..)获取下一个迭代的结果。
yield和generator的关系，简单来说就是一个起因一个结果：只要写上yield, 其所在的函数就立马变成一个<generator object>对象。
xrange：用生成器实现的range
Python中我们使用range()函数生成数列非常常用。而xrange()的使用方法、效果几乎一模一样，唯一不同的就是——xrange()返回的是生成器，而不是直接的结果。
如果数据量大时，xrange()能极大的减小内存占用，带来卓越的性能提升。
当然，几百、几千的数量级，就直接用range好了。
多重yield
有时候我们可能会在一个函数中、或者一个for loop中看到多个yield，这有点不太好理解。
但其实很简单！
一般情况下，我们写的：
for n in [1,2,3]:
yield n**2
实际上它的本质是生成了这个东西：
yield 1**2
yield 2**2
yield 3**2
也就是说，不用for loop，我们自己手写一个一个的yield，效果也是一样的。
你每次调用一次next(..)，就得到一个yield后面的值。然后三个yield的第一个就会被划掉，剩两个。再调用一次，再划掉一个，就剩一个。直到一个都不剩，next(..)就返回异常。
一旦了解这个本质，我们就能理解一个函数里写多个yield是什么意思了。
更深入理解yield：作为暂停符的yield
从多重yield延伸，我们可以开始更进一步了解yield到底做了些什么了。
现在，我们不把yield看作是return的替代品了，而是把它看作是一个suspense暂停符。
即每次程序遇到yield，都会暂停。当你调用next(..)时候，它再resume继续。
比如我们改一下上面的程序：
def func():
yield 1**2
print('Hi, Im A!')
yield 2**2
print('Hi, Im B!')
yield 3**2
print('Hi, Im C!')
然后我们调用这个小函数，来看看yield产生的实际效果是什么：
>>> f = func()
>>> f
<generator object func at 0x10d36c840>
>>> next( f )
1
>>> next( f )
Hi, Im A!
4
>>> next( f )
Hi, Im B!
9
>>> next( f )
Hi, Im C!
ERROR: StopIteration
从这里我们可以看到：
- 第一次调用生成器的时候，yield之后的打印没有执行。因为程序yield这里暂停了
- 第二次调用生成器的时候，第一个yield之后的语句执行了，并且再次暂停在第二个yield
- 第三次调用生成器的时候，卡在了第三个yield。
- 第四次调用生成器的时候，最后一个yield以下的内容还是执行了，但是因为没有找到第四个yield，所以报错。
所以到了这里，如果我们能理解yield作为暂停符的作用，就可以非常灵活的用起来了。
yield from与sub-generator子生成器
yield from是Python 3.3开始引入的新特性。
它主要作用就是：当我需要在一个生成器函数中使用另一个生成器时，可以用yield from来简化语句。
举例，正常情况下我们可能有这么两个生成器，第二个调用第一个：
def gen1():
yield 11
yield 22
yield 33
def gen2():
for g in gen1():
yield g
yield 44
yield 55
yield 66
可以看到，我们在gen2()这个生成器中调用了gen1()的结果，并把每次获取到的结果yield转发出去，当成自己的yield出来的值。
我们把这种一个生成器中调用的另一个生成器叫做sub-generator子生成器，而这个子生成器由yield from关键字生成。
由于sub-generator子生成器很常用，所以Python引入了新的语法来简化这个代码：yield from。
上面gen2()的代码可以简化为：
def gen2():
yield from gen1()
yield 44
yield 55
yield 66
这样看起来是不是更"pythonic"了呢？:)
所以只要记住：yield from只是把别人呕吐出来的值，直接当成自己的值呕吐出去。
递归+yield能产生什么？
一般我们只是二选一：要不然递归，要不然for循环中yield。有时候yield就可以解决递归的问题，但是有时候光用yield并不能解决，还是要用递归。
那么怎么既用到递归，又用到yield生成器呢？
def func(n):
result = n**2
yield result
if n < 100:
yield from func( result )
for x in func(100):
print( x )
上面代码的逻辑是：如果n小于100，那么每次调用next(..)的时候，都得到n的乘方。下次next，会继续对之前的结果进行乘方，直到结果超过100为止。
我们看到代码里利用了yield from子生成器。因为yield出的值不是直接由变量来，而是由“另一个”函数得来了。
