我最喜欢的用法是“过滤”和“减少”操作。

假设我们正在读取一个文件，并且只想要以“##”开头的行。

def filter2sharps( aSequence ):
    for l in aSequence:
        if l.startswith("##"):
            yield l

然后，我们可以在适当的循环中使用生成器函数

source= file( ... )
for line in filter2sharps( source.readlines() ):
    print line
source.close()

reduce的例子类似。假设我们有一个文件，其中我们需要定位<Location>…< / >位置线。[不是HTML标签，而是恰好看起来像标签的行。]

def reduceLocation( aSequence ):
    keep= False
    block= None
    for line in aSequence:
        if line.startswith("</Location"):
            block.append( line )
            yield block
            block= None
            keep= False
        elif line.startsWith("<Location"):
            block= [ line ]
            keep= True
        elif keep:
            block.append( line )
        else:
            pass
    if block is not None:
        yield block # A partial block, icky

同样，我们可以在一个合适的for循环中使用这个生成器。

source = file( ... )
for b in reduceLocation( source.readlines() ):
    print b
source.close()

其思想是，生成器函数允许我们过滤或减少序列，每次生成一个值的另一个序列。

使用生成器的原因之一是为了使某些解决方案的解决方案更清晰。

另一种方法是一次处理一个结果，避免建立庞大的结果列表，否则无论如何都要分开处理。

如果你有这样一个fibonacci- to-n函数:

# function version
def fibon(n):
    a = b = 1
    result = []
    for i in xrange(n):
        result.append(a)
        a, b = b, a + b
    return result

你可以更容易地写出这样的函数:

# generator version
def fibon(n):
    a = b = 1
    for i in xrange(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

函数更清晰。如果你这样使用这个函数:

for x in fibon(1000000):
    print x,

在本例中，如果使用生成器版本，则根本不会创建整个1000000项列表，每次只创建一个值。在使用列表版本时，情况并非如此，在列表版本中，将首先创建列表。

我发现生成器非常有助于清理代码，并为您提供了一种非常独特的方式来封装和模块化代码。如果您需要某些东西根据自己的内部处理不断地输出值，并且需要从代码中的任何地方调用该东西(而不仅仅是在循环或块中)，则可以使用生成器。

一个抽象的例子是斐波那契数生成器，它不在循环中，当从任何地方调用它时，它总是返回序列中的下一个数字:

def fib():
    first = 0
    second = 1
    yield first
    yield second

    while 1:
        next = first + second
        yield next
        first = second
        second = next

fibgen1 = fib()
fibgen2 = fib()

现在你有了两个斐波那契数生成器对象，你可以在代码中的任何地方调用它们，它们总是会按如下顺序返回更大的斐波那契数:

>>> fibgen1.next(); fibgen1.next(); fibgen1.next(); fibgen1.next()
0
1
1
2
>>> fibgen2.next(); fibgen2.next()
0
1
>>> fibgen1.next(); fibgen1.next()
3
5

生成器的可爱之处在于，它们封装了状态，而不必经历创建对象的繁琐过程。考虑它们的一种方法是将它们视为记住其内部状态的“函数”。

我从Python生成器中得到了斐波那契函数的例子——它们是什么?只要有一点想象力，您就可以想出很多其他情况，在这些情况下，生成器可以很好地替代for循环和其他传统迭代结构。

基本上避免回调函数时迭代输入维护状态。

请参阅这里和这里，了解使用生成器可以做什么。

我发现这个解释消除了我的疑虑。因为有一种可能，不知道发电机的人也不知道产量

返回

return语句是销毁所有局部变量并将结果值返回(返回)给调用者的语句。如果同一函数稍后被调用，该函数将获得一组新的变量。

收益率

但是，如果退出函数时局部变量没有被丢弃呢?这意味着我们可以从中断的地方恢复函数。这是引入生成器概念的地方，yield语句从函数停止的地方恢复。

  def generate_integers(N):
    for i in xrange(N):
    yield i

    In [1]: gen = generate_integers(3)
    In [2]: gen
    <generator object at 0x8117f90>
    In [3]: gen.next()
    0
    In [4]: gen.next()
    1
    In [5]: gen.next()

这就是Python中return语句和yield语句的区别。

Yield语句使函数成为生成器函数。

因此生成器是创建迭代器的简单而强大的工具。它们像常规函数一样编写，但它们在想要返回数据时使用yield语句。每次调用next()时，生成器都会从停止的地方恢复(它会记住所有数据值以及最后执行的语句)。

由于没有提到生成器的send方法，这里有一个例子:

def test():
    for i in xrange(5):
        val = yield
        print(val)

t = test()

# Proceed to 'yield' statement
next(t)

# Send value to yield
t.send(1)
t.send('2')
t.send([3])

它展示了向运行中的生成器发送值的可能性。下面视频中关于生成器的更高级课程(包括解释的yield，并行处理的生成器，逃避递归限制等)

David Beazley在PyCon 2014上谈发电机