python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回函数值。每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数可以恢复生成器。

next函数与send函数很相似，都能获得生成器的下一个yield后面表达式的值，不同的是send函数可以向生成器传参。

按照我的理解，可以把yield的功效理解为暂停和播放。

在一个函数中，程序执行到yield语句的时候，程序暂停，返回yield后面表达式的值，在下一次调用的时候，从yield语句暂停的地方继续执行，如此循环，直到函数执行完。

注意到yield是个表达式而不仅仅是个语句，所以可以使用x = yield r 这样的语法。

这个知识点在协程中需要使用。协程的概念指的是在一个线程内，一个程序中断去执行另一个程序，有点类似于CPU中断。这样减少了切换线程带来的负担，同时不需要多线程中的锁机制，因为不存在同时写的问题。

python使用生成器来实现协程，下面看一个python协程应用于生产者消费者问题的例子

⽣产者与消费者模式

运行结果

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 send(msg) 与 next() 

了解了next()如何让包含yield的函数执行后，我们再来看另外一个非常重要的函数send(msg)。其实next()和send()在一定意义上作用是相似的，区别是send()可以传递yield表达式的值进去，而next()不能传递特定的值，只能传递None进去。因此，我们可以看做c.next()（版本next(c)） 和 c.send(None) 作用是一样的。来看这个例子：

表达式被赋予了’Fighting!’输出的结果为： 

Wen Chuan Fighting! 

需要提醒的是，第一次调用时，请使用next()语句或是send(None)，不能使用send发送一个非None的值，否则会出错的，因为没有Python yield语句来接收这个值。 

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send(msg) 与 next()的返回值

send(msg) 和 next()是有返回值的，它们的返回值很特殊，返回的是下一个yield表达式的参数。比如yield 5，则返回 5 。到这里，是不是明白了一些什么东西？本文第一个例子中，通过for i in alist 遍历 Generator，其实是每次都调用了alist.Next()，而每次alist.Next()的返回值正是yield的参数，即我们开始认为被压进去的东东。我们再延续上面的例子：

运行示意图

throw()和close()中断 Generator 

中断Generator是一个非常灵活的技巧，可以通过throw抛出一个GeneratorExit异常来终止Generator。Close()方法作用是一样的，其实内部它是调用了throw(GeneratorExit)的。我们看：

def close(self): 

try: 

self.throw(GeneratorExit) 

except (GeneratorExit, StopIteration): 

pass 

else: 

raise RuntimeError(“generator ignored GeneratorExit”) 

Other exceptions are not caught 

因此，当我们调用了close()方法后，再调用next()或是send(msg)的话会抛出一个异常：

Traceback (most recent call last): 

File “/home/evergreen/Codes/yidld.py”, line 14, in 

d = c.send(‘Fighting!’) #d 获取了yield 12 的参数值12 

StopIteration