深入学习python的yield和generator

前言
没有用过的东西，没有深刻理解的东西很难说自己会，而且被别人一问必然破绽百出。虽然之前有接触过python协程的概念，但是只是走马观花，这两天的一次交谈中，别人问到了协程，顿时语塞，死活想不起来曾经看过的东西，之后突然想到了yield，但为时已晚，只能说概念不清，所以本篇先缕缕python的生成器和yield关键字。

什么是生成器
1、生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为
2、生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接收参数，可以被调用，但是，不同于一般的函数会一次性返回包含了所有数值的数组，生成器一次只产生一个值，这样消耗的内粗数量大大减少，而且允许调用函数可以很快的开始处理前几个返回值。因此，生成器看起来像一个函数但是表现的却像一个迭代器。
python中的生成器
python提供了两种基本的方式。

1）、生成器函数：也是用def来定义，利用关键字yield一次返回一个结果，阻塞，重新开始
2）、生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果
下面详细讲解。

1、生成器函数
为什么叫生成器函数？因为他随着时间的推移生成了一个数值队列。一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出，但是生成器函数会自动挂起，然后重新拾起继续执行，他会利用yield关键字关起函数，给调用者返回一个值，同时保留了当前的足够多的状态，可以使函数继续执行。生成器和迭代协议是密切相关的，可迭代的对象都有一个__next()__成员方法,这个方法要么返回迭代的下一项，要么引起异常结束迭代。
为了支持迭代协议，拥有yield语句的函数被编译为生成器，这类函数被调用时返回一个生成器对象，返回的对象支持迭代接口，即成员方法__next()__继续从中断处执行执行。
看下面的例子：

# codes
def create_counter(n):
 print "create counter"
 while True:
  yield n
  print 'increment n'
  n += 1

cnt = create_counter(2)
print cnt
print next(cnt)
print next(cnt)

# output

create counter
2
increment n
3

#coding
def cube(n):
 for i in range(n):
  yield i ** 3

for i in cube(5):
 print i

#output
0
1
8
27
64

>>> # 列表解析生成列表
>>> [ x ** 3 for x in range(5)]
[0, 1, 8, 27, 64]
>>> 
>>> # 生成器表达式
>>> (x ** 3 for x in range(5))
 at 0x000000000315F678>
>>> # 两者之间转换
>>> list(x ** 3 for x in range(5))
[0, 1, 8, 27, 64]

>>> for n in (x ** 3 for x in range(5)):
 print('%s, %s' % (n, n * n))

 
0, 0
1, 1
8, 64
27, 729
64, 4096
>>>