生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。
生成器不仅“记住”了它数据状态；生成器还“记住”了它在流控制构造（在命令式编程中，这种构造不只是数据值）中的位置。
生成器的特点：
生成器是一个函数，而且函数的参数都会保留。
迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的
在Python中，yield就是这样的一个生成器。
yield 生成器的运行机制：
当你问生成器要一个数时，生成器会执行，直至出现 yield 语句，生成器把
yield 的参数给你，之后生成器就不会往下继续运行。 当你问他要下一个数时，他会从上次的状态。开始运行，直至出现yield语句，把参数给你，之后停下。如此反复直至退出函数。（以上关于yield的描述，在后面列举一个简单的例子来解释这段话）
yield的使用：
在python中，当你定义一个函数，使用了yield关键字时，这个函数就是一个生成器，它的执行会和其他普通的函数有很多不同，函数返回的是一个对象，而不是你平常所用return语句那样，能得到结果值。如果想取得值，那得调用next()函数，如：
每当调用一次迭代器的next函数，生成器函数运行到yield之处，返回yield后面的值且在这个地方暂停，所有的状态都会被保持住，直到下次next函数被调用，或者碰到异常循环退出。
下面，来看看以下的例子代码吧，是用来说明yield运行机制的。
程序运行：
从前面的运行机制描述中，可以获知，程序运行到yield这行时，就不会继续往下执行。而是返回一个包含当前函数所有参数的状态的iterator对象。目的就是为了第二次被调用时，能够访问到函数所有的参数值都是第一次访问时的值，而不是重新赋值。
程序第一次调用时：
程序第二次调用时：
从前面可知，第一次调用时，a,b=1,1，那么，我们第二次调用时（其实就是调用第一次返回的iterator对象的next()方法），程序跳到yield语句处，
执行a,b = b, a+b语句，此时值变为：a,b = 1, (1+1) => a,b = 1, 2
程序继续while循环，当然，再一次碰到了yield a 语句，也是像第一次那样，保存函数所有参数的状态，返回一个包含这些参数状态的iterator对象。
等待第三次的调用….
通过上面的分析，可以一次类推的展示了yield的详细运行过程了！
通过使用生成器的语法，可以免去写迭代器类的繁琐代码，如，上面的例子使用迭代类来实现，代码如下：
yield其他例子展示：排列，组合
#生成全排列
另一个 yield 的例子来源于文件读取。如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取：
清单 9. 另一个 yield 的例子
def read_file(fpath): BLOCK_SIZE = 1024 with open(fpath, 'rb') as f: while True: block = f.read(BLOCK_SIZE) if block: yield block else: return
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