任何使用yield的函数都称之为生成器，如：
- def count(n):
- while n > 0:
- yield n #生成值：n
- n -= 1
另外一种说法：生成器就是一个返回迭代器的函数，与普通函数的区别是生成器包含yield语句，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
使用yield，可以让函数生成一个序列，该函数返回的对象类型是"generator"，通过该对象连续调用next()方法返回序列值。
- c = count(5)
- c.next()
- >>> 5
- c.next()
- >>>4
生成器函数只有在调用next()方法的时候才开始执行函数里面的语句，比如：
- def count(n):
- print "cunting"
- while n > 0:
- yield n #生成值：n
- n -= 1
在调用count函数时：c=count(5)，并不会打印"counting"只有等到调用c.next()时才真正执行里面的语句。每次调用next()方法时，count函数会运行到语句yield n处为止，next()的返回值就是生成值n，再次调用next()方法时，函数继续执行yield之后的语句（熟悉Java的朋友肯定知道Thread.yield()方法，作用是暂停当前线程的运行，让其他线程执行），如：
- def count(n):
- print "cunting"
- while n > 0:
- print 'before yield'
- yield n #生成值：n
- n -= 1
- print 'after yield'
上述代码在第一次调用next方法时，并不会打印"after yield"。如果一直调用next方法，当执行到没有可迭代的值后，程序就会报错：
Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration
所以一般不会手动的调用next方法，而使用for循环：
- for i in count(5):
- print i,
实例： 用yield生成器模拟Linux中命令：tail -f | grep python 用于查找监控日志文件中出现有python字样的行。
- import time
- def tail(f):
- f.seek(0,2)#移动到文件EOF，参考：[seek](http://docs.python.org/2/library/stdtypes.html?highlight=file#file.seek)
- while True:
- line = f.readline() #读取文件中新的文本行
- if not line:
- time.sleep(0.1)
- continue
- yield line
- def grep(lines,searchtext):
- for line in lines:
- if searchtext in line:
- yield line
调用：
- flog = tail(open('warn.log'))
- pylines = grep(flog,'python')
- for line in pylines:
- print line,
用yield实现斐波那契数列：
- def fibonacci():
- a=b=1
- yield a
- yield b
- while True:
- a,b = b,a+b
- yield b
调用：
- for num in fibonacci():
- if num > 100:
- break
- print num,
yield中return的作用：
作为生成器，因为每次迭代就会返回一个值，所以不能显示的在生成器函数中return 某个值，包括None值也不行，否则会抛出“SyntaxError”的异常，但是在函数中可以出现单独的return，表示结束该语句。
通过固定长度的缓冲区不断读文件，防止一次性读取出现内存溢出的例子：
- def read_file(path):
- size = 1024
- with open(path,'r') as f:
- while True:
- block = f.read(SIZE)
- if block:
- yield block
- else:
- return
如果是在函数中return 具体某个值，就直接抛异常了
- >>> def test_return():
- ... yield 4
- ... return 0
- ...
- File "<stdin>", line 3
- SyntaxError: 'return' with argument inside generator
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