在读别人的python源代码时遇到这个yield这个关键词，经过各种搜索终于明白了。 现总结如下：
在普通的for…in…循环中，in的后面有数组。 这个数组是可重复的对象。 同样也有链表、字符串和文件。 可以是我的列表
=[ 1，2，3 ]，mylist=[x*x for x in range(3() ]也可以。 其缺点是所有的数据都存在于内存中，如果有大量的数据，就会非常消耗内存。
生成器可以重复，但只能读取一次。 因为使用的时候才会生成。 例如mygenerator=(x*xforxin
请注意range(3) (在此处) )。 不是数组。 上例为[ ]。
我理解的生成器(generator )可以重复的关键是有next )方法。 其工作原理是重复调用next ) )方法，直到捕获到异常。 可以在上面的mygenerator中测试。
具有yield的函数不再是普通函数，而是生成器，可以用于迭代。 结构是一样的。
yield就像return
的关键字。 遇到yield时，会返回yield之后的值。 其重点是在下一次迭代时，从上一次迭代中遇到的yield之后的代码开始执行。
简单理解： yield是指return返回值，并记住返回的位置。 下一次迭代从这个位置之后开始。
具有yield的函数不仅可用于for循环，还可用于函数参数，只要函数参数允许迭代参数即可。 例如，array.extend函数的原型是array.extend(iterable )。
send(msg )和next ) )之间的差异在于，send可以将参数传递给yield表达式，传递的参数是yield表达式的值，而yield参数是返回给调用方的值。 ——换句话说，send可以强制修改最后一个yield表达式的值。 例如函数有yield赋值，a
=yield 5，最初的迭代到这里就返回5，a还没有赋值。 在第二次迭代中，使用. send(10 )。 然后，将yield 5表达式的值强制修改为10，如果原本为5，则a=10
send(msg )和next )返回值是当前迭代遇到yield时yield之后的表达式的值。 实际上，这是当前迭代的yield之后的参数。
在第一个调用中，next (或send ) None )必须先。 否则会报告错误。 send之后变成None是因为此时没有之前的yield ()根据第8条)。 可以认为next (是send ) none )等同。
yield简单地说就是生成器。 生成器是一个函数，用于记住上次返回时在函数主体中的位置。 对生成器函数的第二次或第n次调用将跳转到函数的中间，并且最后调用的所有局部变量保持不变。
生成器是一个函数，
函数的所有参数都将被保留。
第二次调用此函数时，
的参数上次被预约了。
生成器还“记住”流控制的结构。
生成器不仅“记得”该数据的状态。 生成器还“记住”流控制结构(在基于指令的程序设计中，此结构不仅仅是数据值) )中的位置。 由于连续性允许在执行帧之间自由跳转，而不是像生成器那样直接返回调用上下文，因此很常见。
yield生成器的工作原理
当殷勤的杯子向生成器询问数量时，生成器会一直运行到出现yield语句为止。 生成器传递yield的参数。 然后，生成器不再继续执行。 当殷勤的杯子问他下一个数量时，他会从上次状态开始执行，直到出现yield语句，传递参数，然后停止。 重复直到函数结束。
示例： Python数组，复合生成器
生成全部排列defperm(items，n=None ) :
ifnisNone:
n=len (项目)
foriinrange(Len )项目) :
v=items[i:i 1]
ifn==1:
yieldv
else:
rest=items [ : I ] items [ I 1: ]
forpinperm(rest，n-1 ) :
yieldv p
生成组合def comb (项目，n=None ) :
ifnisNone:
n=len (项目)
foriinrange(Len )项目) :
v=items[i:i 1]
ifn==1:
yieldv
else:
rest=items[i 1:]
forcincomb(rest，n-1 ) :
yieldv c
a=perm(ABC ) ) )。
forbina:
打印b
布莱克
打印'-' * 20
forbina:
打印b
结果为102 PV OPF 006~~/test./generator.py
哥伦比亚广播公司
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acb
bac
贝卡
cab
cba
可以看到，在第一个循环break之后，生成器不会继续运行，而是在第一个循环之后执行第二个循环。