什么是生成器?
通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出后續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
帶有 yield 的函數在 Python 中被稱之為 generator（生成器），幾個例子說明下（還是用生成斐波那契數列說明）
生成器（yield）既可以保持代碼的簡潔性，又可以保持代碼的效果
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
執行
>>> for n in fab(5):
print n
1
1
2
3
5
簡單地講，yield 的作用就是把一個函數變成一個 generator，帶有 yield 的函數不再是一個普通函數，Python 解釋器會將其視為一個 generator，調用 fab(5) 不會執行 fab 函數，而是返回一個 iterable 對象！在 for 循環執行時，每次循環都會執行 fab 函數內部的代碼，執行到 yield b 時，fab 函數就返回一個迭代值，下次迭代時，代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行，而函數的本地變量看起來和上次中斷執行前是完全一樣的，于是函數繼續執行，直到再次遇到 yield。看起來就好像一個函數在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。
也可以手動調用 fab(5) 的 next() 方法（因為 fab(5) 是一個 generator 對象，該對象具有 next() 方法），這樣我們就可以更清楚地看到 fab 的執行流程：
>>> f = fab(3)
>>> f.next()
1
>>> f.next()
1
>>> f.next()
2
>>> f.next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#62>", line 1, in <module>
f.next()
StopIteration
return作用
在一個生成器中，如果沒有return，則默認執行到函數完畢；如果遇到return,如果在執行過程中 return，則直接拋出 StopIteration 終止迭代。例如
>>> s = fab(5)
>>> s.next()
1
>>> s.next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#66>", line 1, in <module>
s.next()
StopIteration
文件讀取
def read_file(fpath):
BLOCK_SIZE = 1024
with open(fpath, 'rb') as f:
while True:
block = f.read(BLOCK_SIZE)
if block:
yield block
else:
return
如果直接對文件對象調用 read() 方法，會導致不可預測的內存占用。好的方法是利用固定長度的緩沖區來不斷讀取文件內容。通過 yield，我們不再需要編寫讀文件的迭代類，就可以輕松實現文件讀取。
send
例子：執行到yield時，gen函數作用暫時保存，返回i的值;temp接收下次c.send("python")，send發送過來的值，c.next()等價c.send(None)
def gen():
i = 0
while i<5:
temp = yield i
print(temp)
i+=1
使用send
f = gen()
f.__next__()
0
f.send('haha')
haha
1
f.__next__()
None
2
f.send('haha')
haha
3
實現多任務
def test1():
while True:
print("--1--")
yield None
def test2():
while True:
print("--2--")
yield None
t1 = test1()
t2 = test2()
while True:
t1.__next__()
t2.__next__()
總結:
生成器是這樣一個函數，它記住上一次返回時在函數體中的位置。對生成器函數的第二次（或第 n 次）調用跳轉至該函數中間，而上次調用的所有局部變量都保持不變。
生成器不僅“記住”了它數據狀態；生成器還“記住”了它在流控制構造（在命令式編程中，這種構造不只是數據值）中的位置。
生成器的特點：
- 節約內存
- 迭代到下一次的調用時，所使用的參數都是第一次所保留下的，即是說，在整個所有函數調用的參數都是第一次所調用時保留的，而不是新創建的
