yield指令，可以暫停乙個函式並返回中間結果。使用該指令的函式將儲存執行環境，並且在必要時恢復。
生成器比迭代器更加強大也更加複雜，需要花點功夫好好理解貫通。
看下面一段**：
[python]view plain
copy
defgen():
forx
inxrange(
4):
tmp = yield
x if
tmp ==
'hello'
'world'
else
str(tmp)
只要函式中包含yield關鍵字，該函式呼叫就是生成器物件。
[python]view plain
copy
g=gen()
g
isinstance(g,types.generatortype)
#true
我們可以看到，gen()並不是函式呼叫，而是產生生成器物件。
生成器物件支援幾個方法，如gen.next() ,gen.send() ,gen.throw()等。
[python]view plain
copy
g.next()
# 0
呼叫生成器的next方法，將執行到yield位置，此時暫停執行環境，並返回yield後的值。所以列印出的是0，暫停執行環境。
[python]view plain
copy
g.next()
#none 1
再呼叫next方法，你也許會好奇，為啥列印出兩個值，不急，且聽我慢慢道來。
上一次呼叫next,執行到yield 0暫停，再次執行恢復環境，給tmp賦值(注意：這裡的tmp的值並不是x的值，而是通過send方法接受的值)，由於我們沒有呼叫send方法，所以
tmp的值為none,此時輸出none，並執行到下一次yield x,所以又輸出1.
到了這裡，next方法我們都懂了，下面看看send方法。
[python]view plain
copy
g.send(
'hello'
) #world 2
上一次執行到yield 1後暫停，此時我們send('hello')，那麼程式將收到『hello'，並給tmp賦值為』hello',此時tmp=='hello'為真，所以輸出'world',並執行到下一次yield 2,所以又列印出2.（next()等價於send(none)）
當迴圈結束，將丟擲stopiteration停止生成器。
看下面**：
[python]view plain
copy
defstop_immediately(name):
ifname ==
'skycrab'
: yield
'okok'
else
'nono'
s=stop_immediately('sky'
) s.next()
正如你所預料的，列印出』nono',由於沒有額外的yield，所以將直接丟擲stopiteration。
[python]view plain
copy
nono
traceback (most recent call last):
file "f:\python workspace\pytest\src\cs.py"
, line
170,
ins.next()
stopiteration
看下面**，理解throw方法，throw主要是向生成器傳送異常。
[python]view plain
copy
defmygen():
try:
yield
'something'
except
valueerror:
yield
'value error'
finally
'clean'
#一定會被執行
gg=mygen()
gg.next()
#something
gg.throw(valueerror)
#value error clean
呼叫gg.next很明顯此時輸出『something』,並在yield 『something』暫停，此時向gg傳送valueerror異常，恢復執行環境，except 將會捕捉，並輸出資訊。
理解了這些，我們就可以向協同程式發起攻擊了，所謂協同程式也就是是可以掛起，恢復，有多個進入點。其實說白了，也就是說多個函式可以同時進行，可以相互之間傳送訊息等。
這裡有必要說一下multitask模組(不是標準庫中的),看一段multitask使用的簡單**：
[python]view plain
copy
deftt():
forx
inxrange(
4):
'tt'
+str(x)
yield
defgg():
forx
inxrange(
4):
'xx'
+str(x)
yield
t=multitask.taskmanager()
t.add(tt())
t.add(gg())
t.run()
結果：[python]view plain
copy
tt0
xx0
tt1
xx1
tt2
xx2
tt3
xx3
如果不是使用生成器，那麼要實現上面現象，即函式交錯輸出，那麼只能使用執行緒了，所以生成器給我們提供了更廣闊的前景。
如果僅僅是實現上面的效果，其實很簡單，我們可以自己寫乙個。主要思路就是將生成器物件放入佇列，執行send(none)後，如果沒有丟擲stopiteration,將該生成器物件再加入佇列。
[python]view plain
copy
class
task():
def__init__(
self
):
self
._queue = queue.queue()
defadd(
self
,gen):
self
._queue.put(gen)
defrun(
self
):
while
notself
._queue.empty():
fori
inxrange(
self
._queue.qsize()):
try:
gen= self
._queue.get()
gen.send(none
) except
stopiteration:
pass
else
: self
._queue.put(gen)
t=task()
t.add(tt())
t.add(gg())
t.run()
當然，multitask實現的肯定不止這個功能，有興趣的童鞋可以看下原始碼，還是比較簡單易懂的。
#增補 2014/5/21
之前我在南京面試python時遇到這麼一道題目：
[python]view plain
copy
defthread1():
forx
inrange(
4):
yield
x def
thread2():
forx
inrange(4,
8):
yield
x threads=
defrun(threads):
#寫這個函式，模擬線程併發
pass
run(threads)
如果上面class task看懂了，那麼這題很簡單，其實就是考你用yield模擬線程排程，解決如下：
[python]view plain
copy
defrun(threads):
fort
inthreads:
try:
t.next()
except
stopiteration:
pass
else
:
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