在認識yield的時候，網上很多文章都是說這個是個生成器，但是我並不知道這個是用來做什麼的，所以概念很快就忘記了，後面讀了幾個文章以後感覺茅塞頓開。我就接介紹一下。

　　有一篇文章提到，可以把yield看成是生成器的return的一部分，首先一個return的作用是在程式中返回某個值，返回之後程式就不再往下執行了，那麼生成器是是什麼，只有呼叫next()方法的時候該函式才會執行。結合來看，當一個函式帶有yield，它已經不是一個函數了，而是一個生成器，即一個返回迭代器的函式，返回的迭代器有一個next方法，但是每次走一步，到yield停一次，下一次執行到next()時，再從上一次暫停的位置開始，直到執行到下一個yield表示式，將yield關鍵字後的表示式列表返回給呼叫者，並再次暫停。

　　舉個例子：

def run():
    print("starting...")
    while True:
        res = yield 1
        print("res:",res)

g = run()
print(next(g))
print("------")
print(next(g))

輸入結果如下：
starting...
1
------
res: None
1

　　上面的表達有點繞口，但是如果你懂迭代器，那麼在這裡你就懂了。如果不懂，也沒關係，我將一下迭代器。

　　迭代器的功能主要用於訪問集合元素，迭代器從集合的第一個元素開始訪問，知道所有元素被訪問完結束。向我們的list,tuple,string，dict，都是可以迭代的，對於我們自己實現的型別，如果實現了__iter__()或者__getitem__()方法,那麼該類物件也是可以迭代的。

　　抽象來看的話，迭代器是一個數據流，對迭代器不斷呼叫next()方法，就可以依次獲取下一個元素，當迭代器沒有元素的時候，呼叫next()會丟擲StopIteration異常。iter()方法則返回一個特殊的迭代物件，當出現StopIteration異常的時候，則識別迭代完成結束。最常見的就是我們的for迴圈：

for i in range li:
    print(i)

　　Python 處理for迴圈時，首先會呼叫內建函式 iter(li)，它實際上會呼叫 li.__iter__()，返回 li對應的迭代器。而後，li迴圈會呼叫內建函式next()，作用在迭代器上，獲取迭代器的下一個元素，並賦值給x

　　那問題來了，我們知道迭代器的用法，那生成器在什麼地方可以用呢。那就不得不提到協程了。協程也叫微執行緒，舉個例子：

　　函式的呼叫都是層級呼叫，抽象來看是實現了棧的呼叫，a呼叫b，b呼叫c，那麼c執行完畢返回，再b執行完畢返回，再a執行完畢。這裡的呼叫順序是明確的的。

　　但是協程不同，雖然它也是子程式，但是在執行的過程中，子程式內部會發生中斷，轉而去執行別的子程式，在適當的時候再跳回來。

　　那好處在哪裡呢，執行緒的切換是需要開銷的，而子程式的切換由程式自己控制，效能優勢就有了。另外一個是因為只有一個執行緒，不存在讀寫衝突，在控制共享資源的時候不加鎖，優勢就更大了。

　　正如前面所說的，yield能提供一個函式執行過程中的暫停，這個協程的子程式內部中斷的思想不謀而合，如果使用協程去寫生產者-消費者模型，那麼當生產者生產訊息以後，直接通過yield跳轉到消費者開始執行，待消費者執行完畢以後，切換回生產者繼續生產，效率極高：

import time

def consumer():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
        time.sleep(1)
        r = '200 OK'

def produce(c):
    c.next()
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
        r = c.send(n)
        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
    c.close()

if __name__=='__main__':
    c = consumer()
    produce(c)