在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
>>> L = [x * x for x in range(10)]>>> L[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]>>> g = (x * x for x in range(10))>>> gat 0x1022ef630>
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：
>>> next(g)0>>> next(g)1>>> next(g)4>>> next(g)9>>> next(g)16>>> next(g)25>>> next(g)36>>> next(g)49>>> next(g)64>>> next(g)81>>> next(g)Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration
generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
>>> g = (x * x for x in range(10))>>> for n in g:... print(n)...0149162536496481
所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done'
注意，赋值语句：
a, b = b, a + b
相当于：
t = (b, a + b) # t是一个tuplea = t[0]b = t[1]
但不必显式写出临时变量t就可以赋值。上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：
>>> fib(10)11235813213455done
仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
def fib(max): n,a,b = 0,0,1 while n < max: #print(b) yield b a,b = b,a+b n += 1 return 'done'
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：
>>> f = fib(6)>>> f
这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
data = fib(10)print(data)print(data.__next__())print(data.__next__())print("干点别的事")print(data.__next__())print(data.__next__())print(data.__next__())print(data.__next__())print(data.__next__())#输出 1干点别的事38 在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：
>>> for n in fib(6):... print(n)...138
但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：
>>> g = fib(6)>>> while True:... try:... x = next(g)... print('g:', x)... except StopIteration as e:... print('Generator return value:', e.value)... break...g: 1g: 1g: 2g: 3g: 5g: 8Generator return value: done 还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
#_*_coding:utf-8_*___author__ = 'Alex Li'import timedef consumer(name): print("%s 准备吃包子啦!" %name) while True: baozi = yield print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))def producer(name): c = consumer('A') c2 = consumer('B') c.__next__() c2.__next__() print("老子开始准备做包子啦!") for i in range(10): time.sleep(1) print("做了2个包子!") c.send(i) c2.send(i)producer("alex")通过生成器实现协程并行运算 详见博客