当我们的web服务器充当代理时，我使用生成器:

客户端从服务器请求一个代理url 服务器开始加载目标url 服务器在获得结果后立即将结果返回给客户机

缓冲。当以大块获取数据是有效的，但以小块处理数据时，生成器可能会有所帮助:

def bufferedFetch():
  while True:
     buffer = getBigChunkOfData()
     # insert some code to break on 'end of data'
     for i in buffer:    
          yield i

上面的方法可以让您轻松地将缓冲与处理分开。消费者函数现在可以一个一个地获取值，而不用担心缓冲。

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。

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。

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