Python生成器

生成器是一个包含yield关键字的函数，当yield在函数定义中出现时，函数体中的代码分段执行，每两个yield（除了程序一开始执行的时候只有一个标志程序暂停的yield）之间的程序就是一次执行结果。类似于return，但是和return不同的是，yield返回一个迭代器，而return则意味着停止执行。
我的理解是yield相当于整个程序在每次输出时的断点位置，且标志着断点位置，在程序后续执行时起到程序执行的起点位置的作用。下面先介绍一下Python的几个生成器方法：
a、next（）用于依次输出yield之前的内容；
b、send（）触发程序执行，输出断点间内容，向断点处输入信息；
c、throw（）、close（）中断Generator，再次调用next（）或者send（）会抛出异常。
下面是具体用法及注意事项：
（1）也许是因为Python版本的不同，本例使用的是2.7.10版本，在Python的py文件中使用yield和在IDL中使用结果略微不同，仅仅是yield内容是否输出的差别。在py文件中需要将next（）赋值给变量，然后print变量才能输出yield内容，而IDL则是直接输出结果。
在py文件中：

def f():    print 'hello world'    yield 'ok'c = f()m = c.next()print m

如果添加print语句，则仅仅输出hello world，添加后换行后输出ok，即next（）仅仅输出yield前的程序输出结果，而将yield的返回值赋给了m。
在IDL中：

>>> def f():    print 'hello world'    yield 'ok'>>> c = f()>>> c.next()hello world'ok'

（2）send（）给断点位置添加新的信息，需要在定义函数中的yield后添加print信息才能输出函数外添加的信息

def f():    print 'hello world'    a = yield 'ok'    print a    print 'hello python'    yield 'right'c = f()m = c.next()c.send('information')

输出结果是：

>>> hello worldinformationhello python>>> 

（3）throw（）、close（）的中断Generator

def g():    yield 1    yield 2    yield 3c = g()m = c.next()print mn = c.next()print nc.close()b = c.next()print b

输出结果是：

>>> 12Traceback (most recent call last):  File "F:\Python\Pythonpro\yield_test.py", line 66, in <module>    b = c.next()StopIteration

由于程序中断，程序不再继续执行，抛出异常。