1、想象一个场景：

      设想，我想要100个素数，然后对它们累加求和。

通常的想法是，找一个一次性至少能提供100个素数的工具（函数），让它把这100个素数交给我（用return 一次性返回含100个素数的列表）。对于100个素数，这显然是可行的。但是，如果我想要无穷多个素数累加，或者非常非常多素数累加，多到几乎可以消耗掉整个内存空间，这时候找一个工具一次性交付这么多数据就显然非常不合适了。

对于之前的设想，我们还可以有另一种想法，就是找一个能不断生产素数的工具，这个工具并不一次交付100个素数，仅在我跟它索要数据的时候它才给出下一个素数（记住，这个工具是有记忆的，它知道我之前取了哪些数，并给出我现在需要的素数。换句话说，它交付给我一个素数后，它的状态被保留了，它仅仅是被挂起而没有被销毁），有点类似母鸡下蛋，拍一拍便下一个蛋，然后就待产了。试想，如果有这个工具，即使让它提供无穷多素数也完全可行，因为它每次只提供一个素数，完全不存在内存耗尽的问题。那么，这个工具存在吗？当然存在，而且名字就叫生成器(generator)。

2、生成器（generator）原理简介：

在python中有一个关键字yield（yield有生产的意思）。当你在函数中使用了yield，你的函数就发生变化了，它变成了生成器(generator)。当你调用这个函数的时候，它不返回值，而是返回一个生成器对象。一个生成器就这样产生了，一个函数加上一个关键字。虽然简单，但是我们还是迷惑，因为我们还不清楚generator的工作流程。那下面就通过一些简单的例子来跟踪一下它吧。

例1：

我们定义了一个函数（def test()），并使用了关键字yield（yield是生产的意思，其后的'hello'就是它即将生产的值了），于是一个generator就产生了（调用test()，返回了一个generator object test）。我们把这个generator赋给变量h。现在我们用next()启动生成器（注：python2.x可以写作h.next()），产生了一个值'hello'。

例2：接例1，如果我们继续使用next()，再次启动generator会怎样呢？

结果发生了StopIterator（终止迭代器）异常。为什么会这样呢，为什么没有产生'hello'，难道再次启动generator时没有从函数（test()）的第一行开始执行吗？显然是的，不然就真的输出'hello'了。那第二次启动generator时，函数的入口点在哪里？别急，我们先看下面的例子。

例3：

我在原来test()的基础上又增加了一个yield，第一次启动generator输出'hello'，第二次启动generator输出'world'。为什么会这样呢，为什么第一次启动generator没有输出'world'？这就要涉及到generator的工作原理了。

当我们使用next()第一次启动generator的时候，函数的入口点在第一行，也就是说，函数从test()的第一行开始执行。当执行到关键字yield处的时候，返回'hello'，同时把控制权交给调用方，自己则把当前状态保留（包括变量值，函数执行状态等），准备被再次调用（还记得‘记忆’吗，是的，generator保留了记忆，而普通函数调用完后所有的数据都要销毁，没有记忆存留）。当第二次启动generator时，函数的入口点变成了>>yield 'world'，执行完该语句后，generator继续移交控制权，保存当前状态挂起。

回到例2的问题，为什么会产生StopIterator？根据generator的执行原理，第二次启动generator时，函数入口点在yield 'hello'下一行，而它的一下一行什么都没有，自然会返回异常了。那是不是说我在yield 'hello' 后任加一条语句就不会异常，而且可以执行该语句了呢？在例3中我们加了一条yield语句，结果是很满意的。现在我们再加一条打印语句看看情况吧。

例4：

异常又发生了！第二次启动generator时，print 语句没有执行。为什么会这样呢？原来，generator每次启动执行都要寻找关键字yield，当它找不到下一个yield的时候就会说：“StopIterator”。这也就是为什么例3可以顺利执行，例4却会发生异常。

例5：通过前面的例子，你也许已经大概了解了generator的工作原理，要熟练它还得多练习才行。但是，到这里还只是认识了generator的基础而已。在前几个例子中，yield是作为语句出现的，事实上，它还可以是运算式，这个时候我们需要借助h.send(msg)。先看例子，再详细解释吧。

我在函数中加了一个赋值运算符（'='）。第二次启动generator时，我使用了send(msg)来发送消息，msg是消息内容，send()可以像next()一样启动generator，同时它还会把作为其参数的msg发送给yield后面的变量a。记住，如果不给a通过send(msg)赋值，a=None。你是不是还想知道，假设有多个像a一样的变量（var = yield ），send(msg)发送的消息会传给谁呢。我们看下面的例子。

例6:

显然，send('he')把消息送给了b，因为b距离下一个yield最近吗？你可以自己试试。你有没有发现，似乎我们写了这么多函数，但是都没有见到return。在generator中return如何自处呢，或者说return和我们的yield是什么关系呢？

在generator中yield相当于普通函数的return，但是又不完全相同。相似点是，函数在执行过程中碰到return/yield时都会移交控制权，不同点是，return移交后会销毁被调函数的一切状态，yield则将函数暂时挂起。

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参考资料：

1、提高你的python:解释'yield'和'generators'：http://www.oschina.net/translate/improve-your-python-yield-and-generators-explained；

2、python Gossip:yield 产生器：http://openhome.cc/Gossip/Python/YieldGenerator.html；

3、小记python yield 与生成器：http://blog.bitfoc.us/?p=502；