Python的yield是一个非常强大的关键字，它可以让函数变成一个generator（生成器），实现递归或迭代的过程中节省大量内存，同时带来了很多有趣且实用的用法。
一、生成器基础
在Python中，生成器是使用yield语句的函数，yield语句可以将当前函数挂起，返回一个值给调用者，同时保留当前函数的状态，以备下次调用时继续执行。
def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
for value in my_generator():
print(value)以上代码将输出：
1
2
3my_generator()函数被调用时，会返回一个生成器对象，而不是直接执行函数。对生成器对象调用next()方法时，函数会从yield语句处开始执行，直到遇到下一个yield语句挂起。在没有yield语句可供挂起时，函数会抛出StopIteration异常，遍历结束。
二、使用生成器进行递归
Python中可以使用递归的方法解决许多问题，但是递归方法在处理大规模数据时，可能会导致栈溢出。在这种情况下，使用生成器可以避免这个问题，因为生成器不会一次性占用大量内存。
def my_recursive_generator(n):
if n == 0:
return
yield n
yield from my_recursive_generator(n-1)
for value in my_recursive_generator(5):
print(value)以上代码将输出：
5
4
3
2
1在my_recursive_generator函数中，使用yield语句将当前状态挂起并返回当前值，然后调用my_recursive_generator(n-1)生成器继续执行函数，重复这个流程，直到n==0返回。在每个生成器中，继续调用yield from语句从另一个生成器中返回值。
三、解析生成器表达式
Python中有一种简洁且灵活的生成器形式——生成器表达式。生成器表达式有点像列表推导式，但是返回的是一个生成器对象。
my_generator = (x * x for x in range(10))
for value in my_generator:
print(value)以上代码将输出：
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81在上面的代码中，使用生成器表达式构造了一个生成器对象，然后在循环中依次调用next()方法获取生成器的值并打印。使用生成器表达式非常适合需要迭代的大型数据集。
四、使用yield实现协程
协程是一种比线程更加轻量级的并发模型，多个协程可以在一个线程中同时执行，很好地支持并发操作。
def my_coroutine():
while True:
value = yield
print(value)
coroutine = my_coroutine()
next(coroutine)
coroutine.send("Hello, world!")
coroutine.send("Goodbye, world!")以上代码将输出：
Hello, world!
Goodbye, world!在上面的代码中，my_coroutine()函数中使用了while True语句无限循环，每次遇到yield语句时挂起函数，并等待外部调用send()方法传入一个值，然后继续执行。在coroutine变量中创建生成器对象，并使用next()方法调用一次my_coroutine()函数，开始执行。使用coroutine.send()方法向生成器中传值，这个值会被yield语句接收并打印。
五、使用yield from进行生成器委托
Python3中，可以使用yield from语句更加简洁地管理子生成器，这样可以方便地实现委托生成器和子生成器之间的交互。
def my_sub_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
def my_delegating_generator():
yield from my_sub_generator()
for value in my_delegating_generator():
print(value)以上代码将输出：
1
2
3在my_delegating_generator()函数中，使用yield from语句将my_sub_generator()生成器向上委托给委托生成器，即自动遍历my_sub_generator()生成器，并将其返回值依次返回给my_delegating_generator()。
六、总结
Python中的yield关键字是一个非常强大而实用的功能，可以实现递归或迭代的过程中节省大量内存，同时带来了很多有趣且实用的用法，如递归、生成器表达式、协程和生成器委托。使用yield可以让代码变得更加简洁、灵活和高效，便于处理大量数据和并发问题。