它有助于明确区分函数foo和生成器foo(n):

def foo(n):
    yield n
    yield n+1

Foo是一个函数。 Foo(6)是一个生成器对象。

使用生成器对象的典型方式是在循环中:

for n in foo(6):
    print(n)

循环打印

# 6
# 7

可以将生成器视为可恢复函数。

Yield的行为类似于return，产生的值被生成器“返回”。然而，与return不同的是，下一次生成器被请求一个值时，生成器的函数foo将从它停止的地方恢复——在最后一个yield语句之后——并继续运行，直到遇到另一个yield语句。

在幕后，当您调用bar=foo(6)时，生成器对象bar为您定义了一个下一个属性。

你可以自己调用它来获取foo产生的值:

next(bar)    # Works in Python 2.6 or Python 3.x
bar.next()   # Works in Python 2.5+, but is deprecated. Use next() if possible.

当foo结束时(并且没有更多的输出值)，调用next(bar)将抛出StopInteration错误。

它有助于明确区分函数foo和生成器foo(n):

def foo(n):
    yield n
    yield n+1

Foo是一个函数。 Foo(6)是一个生成器对象。

使用生成器对象的典型方式是在循环中:

for n in foo(6):
    print(n)

循环打印

# 6
# 7

可以将生成器视为可恢复函数。

Yield的行为类似于return，产生的值被生成器“返回”。然而，与return不同的是，下一次生成器被请求一个值时，生成器的函数foo将从它停止的地方恢复——在最后一个yield语句之后——并继续运行，直到遇到另一个yield语句。

在幕后，当您调用bar=foo(6)时，生成器对象bar为您定义了一个下一个属性。

你可以自己调用它来获取foo产生的值:

next(bar)    # Works in Python 2.6 or Python 3.x
bar.next()   # Works in Python 2.5+, but is deprecated. Use next() if possible.

当foo结束时(并且没有更多的输出值)，调用next(bar)将抛出StopInteration错误。

Java中没有对等的。

这里有一个有点做作的例子:

#! /usr/bin/python
def  mygen(n):
    x = 0
    while x < n:
        x = x + 1
        if x % 3 == 0:
            yield x

for a in mygen(100):
    print a

生成器中有一个从0到n运行的循环，如果循环变量是3的倍数，则生成该变量。

在for循环的每次迭代中，都会执行生成器。如果这是生成器第一次执行，它将从开始开始，否则它将从上一次生成的时间开始。

我给出了这段代码，解释了关于生成器的3个关键概念:

def numbers():
    for i in range(10):
            yield i

gen = numbers() #this line only returns a generator object, it does not run the code defined inside numbers

for i in gen: #we iterate over the generator and the values are printed
    print(i)

#the generator is now empty

for i in gen: #so this for block does not print anything
    print(i)

对于Stephan202的回答，我唯一能补充的是建议您看一看David Beazley的PyCon '08演示文稿“生成器技巧给系统程序员”，这是我所见过的关于如何以及为什么使用生成器的最好的解释。这就是让我从“Python看起来很有趣”变成“这就是我一直在寻找的东西”的原因。网址是http://www.dabeaz.com/generators/。

对于那些具有编程语言和计算背景的人，我喜欢从堆栈框架的角度来描述生成器。

在许多语言中，有一个堆栈在其上面是当前堆栈“帧”。堆栈框架包括分配给函数局部变量的空间，包括传递给该函数的参数。

当你调用一个函数时，当前的执行点(“程序计数器”或类似的东西)被压入堆栈，一个新的堆栈帧被创建。然后执行转移到被调用函数的开始。

对于常规函数，在某个时刻函数返回一个值，堆栈就会“弹出”。函数的堆栈帧将被丢弃，并在之前的位置继续执行。

当函数是生成器时，它可以使用yield语句在不丢弃堆栈帧的情况下返回值。函数中局部变量和程序计数器的值将被保留。这允许生成器在稍后恢复，从yield语句开始继续执行，并且它可以执行更多代码并返回另一个值。

在Python 2.5之前，所有生成器都这样做。Python 2.5还增加了将值传递回生成器的功能。这样，传入的值可以作为yield语句的表达式使用，yield语句从生成器临时返回了控件(和值)。

生成器的关键优势是函数的“状态”被保留，不像常规函数，每次堆栈帧被丢弃，你就会失去所有的“状态”。第二个优点是避免了一些函数调用开销(创建和删除堆栈帧)，尽管这通常是一个次要的优点。