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yield关键字用来定义生成器（Generator），其具体功能是可以当return使用，从函数里返回一个值，不同之处是用yield返回之后，可以让函数从上回yield返回的地点继续执行。也就是说，yield返回函数，交给调用者一个返回值，然后再“瞬移”回去，让函数继续运行， 直到吓一跳yield语句再返回一个新的值。
使用yield返回后，调用者实际得到的是一个迭代器对象，迭代器的值就是返回值，而调用该迭代器的next()方法会导致该函数恢复yield语句的执行环境继续往下跑，直到遇到下一个yield为止，如果遇不到yield，就会抛出异常表示迭代结束。
看一个例子：
>>> def test_yield():
... yield 1
... yield 2
... yield (1,2)
...
>>> a = test_yield()
>>> a.next()
1
>>> a.next()
2
>>> a.next()
(1, 2)
>>> a.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
StopIteration- 包含yield的函数
假如你看到某个函数包含了yield，这意味着这个函数已经是一个Generator，它的执行会和其他普通的函数有很多不同。比如下面的简单的函数：
def h():
print 'To be brave'
yield 5
h() 可以看到，调用h()之后，print 语句并没有执行！这就是yield，那么，如何让print 语句执行呢？这就是后面要讨论的问题，通过后面的讨论和学习，就会明白yield的工作原理了。
Python2.5以前，Python yield是一个语句，但现在2.5中，yield是一个表达式(Expression)，比如：
m = yield 5
表达式(yield 5)的返回值将赋值给m，所以，认为 m = 5 是错误的。那么如何获取(yield 5)的返回值呢？需要用到后面要介绍的send(msg)方法。
2. 透过next()语句看原理
现在，我们来揭晓yield的工作原理。我们知道，我们上面的h()被调用后并没有执行，因为它有yield表达式，因此，我们通过next()语句让它执行。next()语句将恢复Generator执行，并直到下一个yield表达式处。比如：
def h():
print ‘Wen Chuan’
yield 5
print ‘Fighting!’
c = h()
c.next()
c.next()
调用后，h()开始执行，直到遇到yield 5，因此输出结果：
Wen Chuan
当我们再次调用c.next()时，会继续执行，直到找到下一个yield表达式。由于后面没有Python yield了，因此会拋出异常：
Wen Chuan
Fighting!
Traceback (most recent call last):
File “/home/evergreen/Codes/yidld.py”, line 11, in
c.next()
StopIteration
3. send(msg) 与 next()
了解了next()如何让包含yield的函数执行后，我们再来看另外一个非常重要的函数send(msg)。其实next()和send()在一定意义上作用是相似的，区别是send()可以传递yield表达式的值进去，而next()不能传递特定的值，只能传递None进去。因此，我们可以看做c.next() 和 c.send(None) 作用是一样的。来看这个例子：
def h():
print 'Wen Chuan',
m = yield 5 # Fighting!
print m
d = yield 12
print 'We are together!'
c = h()
c.next() #相当于c.send(None)
c.send('Fighting!') #(yield 5)表达式被赋予了’Fighting!’输出的结果为：
Wen Chuan Fighting!
需要提醒的是，第一次调用时，请使用next()语句或是send(None)，不能使用send发送一个非None的值，否则会出错的，因为没有Python yield语句来接收这个值。
4. send(msg) 与 next()的返回值
send(msg) 和 next()是有返回值的，它们的返回值很特殊，返回的是下一个yield表达式的参数。比如yield 5，则返回 5 。到这里，是不是明白了一些什么东西？本文第一个例子中，通过for i in alist 遍历 Generator，其实是每次都调用了alist.Next()，而每次alist.Next()的返回值正是yield的参数，即我们开始认为被压进去的东东。我们再延续上面的例子：
def h():
print 'Wen Chuan',
m = yield 5 # Fighting!
print m
d = yield 12
print 'We are together!'
c = h()
m = c.next() #m 获取了yield 5 的参数值 5
d = c.send('Fighting!') #d 获取了yield 12 的参数值12
print 'We will never forget the date', m, '.', d输出结果：
Wen Chuan Fighting!
We will never forget the date 5 . 12 throw() 与 close()中断 Generator
中断Generator是一个非常灵活的技巧，可以通过throw抛出一个GeneratorExit异常来终止Generator。Close()方法作用是一样的，其实内部它是调用了throw(GeneratorExit)的。我们看：
def close(self):
try:
self.throw(GeneratorExit)
except (GeneratorExit, StopIteration):
pass
else:
raise RuntimeError(“generator ignored GeneratorExit”)
Other exceptions are not caught
因此，当我们调用了close()方法后，再调用next()或是send(msg)的话会抛出一个异常：
Traceback (most recent call last):
File “/home/evergreen/Codes/yidld.py”, line 14, in
d = c.send(‘Fighting!’) #d 获取了yield 12 的参数值12
StopIteration