本篇笔记记录自己对Python的generator functions和yield表达式的理解。
1. Generator Functions
Python支持的generator functions语法允许我们定义一个行为与iterator类似的函数，它可以被用在需要循环调用的场合。与普通函数相比，generator functions只是在函数定义中多了1个yield表达式，除此之外，没有其它特别之处。
当generator函数被创建时，python解释器会自动为它实现iteration protocol（实现__iter__和next方法，具体可参见python官网文档Iterator Types部分）以支持其被用于需要迭代的场合。
调用普通函数时，被调用函数通常会从函数体第1行开始执行并在遇到return或抛异常时退出，其内部变量也会随之销毁。而generator functions被调用时，它会返回一个generator object，这个object被循环调用时，每次都会yield一个值，而非return一个值（由此带来的有异于普通函数的行为，会在下一小节介绍yield表达式时做详细说明）。
generator functions具有2个典型特性：
1) 懒惰求值，故节省内存，详见这篇文档Improved Performance部分的说明
2) 具有iterator的行为特性，故它可以被用在for循环中
例如在Python2.x中，若for循环的循环次数非常大，为节省内存，我们通常会写出如下代码:
for idx in xrange(0, 100000000）:
do something
这里的xrange()函数返回的是一个xrange对象（而range()则返回一个list对象），从概念上来看，该xrange对象是一个generator object，由于generator的上述2个特性，xrange object可用于for循环，且不管循环次数多大，它都只占用极少量内存（因为它不会一次性生成包含n个元素的list）
需要注意的是：只有在不需要频繁生成同一份数据集合的情况下（大部分应用都是这类case），generator function才能提供预期的性能优势；否则，其优势也可能转变为劣势。
通过下面的场景，相信可以帮助我们容易地理解这句话。
假设python进程生成1个整数的过程很耗时，下面是一种调用sum和product的方式：
>>> s = sum(xrange(1000000))
>>> p = product(xrange(1000000))
再对比另一种实现方式：
>>> nums = list(xrange(1000000))
>>> s = sum(nums)
>>> p = product(nums)
很显然，第1种方式调用sum和product时会分别生成1次元素为integer的大集合，而第2种方式只会生成1次并存放在内存供后续使用中。在我们的假设场景下，第2种方式会更节省时间（典型的空间换时间）。不过，如果机器内存受限以至于无法hold住大集合，则只能采用第1种实现方式（时间换空间的折衷方式），即使其性能有损耗。
除支持generator functions外，python还支持generator expressions语法。关于generator的详细说明，强烈建议精读PYTHON-
GENERATOR FUNCTIONS AND EXPRESSIONS这篇文章 。
2. yield表达式
从官网文档可知，yield表达式只能用于generator function的定义体中，也即，只要某函数定义中出现了yield表达式，该函数就成了generator函数，而不再是个普通函数。
我们可以从"yield"的字面含义来理解yield表达式的行为：程序运行至该表达式时，会暂时"放弃"继续向下执行的权利，程序控制权会返回给其调用者且由yield表达式"产生"的值也会返回给caller，此外，函数执行yield表达式后挂起时的context（包括那个时刻函数的local scope和local variables等信息）会被保存下来以便后续恢复执行现场（与CPU处理中断信号的过程非常类似）。
当然，仅从字面意思推断yield表达式行为的思路并不严谨，这样解释只是为了辅助理解。下面是PYTHON-
GENERATOR FUNCTIONS AND EXPRESSIONS一文中出现的关于generator functions和yield表达式行为的更严谨解释：
Normal functions return a value and then exit. But generator functions automatically suspend and resume their execution. Because of that, they are often a useful alternative to both computing an entire series
of values up front and manually saving and restoring state in classes. Because the state that generator functions retain when they are suspended includes their local scope, their local variables retain information and make it available when the functions are
resumed.
The primary difference between generator and normal functions is that a generator yields a value, rather than returns a value. The yield suspends the function and sends a value back to the caller while retains
enough state to enable the function immediately after the last yield run. This allows the generator function to produce a series of values over time rather than computing them all at once and sending them back in a list.
为更好地理解上面这段话，可以分析下面这段代码：
>>> def create_counter(n):
print('create_counter()')
while True:
yield n
print('increment n')
n += 1
>>> c = create_counter(2)
>>> c
<generator object create_counter at 0x03004B48>
>>> next(c)
create_counter()
2
>>> next(c)
increment n
3
>>> next(c)
increment n
4
>>>
上面的代码用def定义了名为create_counter的generator function来实现计数器功能。
对象c是由create_counter创建出来的generator object，当调用python built-in函数next()时，它会调用其参数c的__next__方法。
备注：由第1小节的介绍可知，python解释器在创建generator object时会为其自动生成支持__next__的代码。
第1次调用next()时，c对象会执行yield n，其行为是函数体被挂起并将n返回给调用者，故可以看到第1次调用next()的输出并未包含"increment n"这个字符串。其实，函数体挂起并返回时，其执行上下文会被记录下来，只不过这一步我们无法显式感受到而已。
第2次调用next()时，generator function在上次挂起的地方恢复执行环境（本例中为n的值）后继续向下执行，故先输出"increment n"字符串，然后n+1，由于while loop的存在，因此程序又执行到yield n，它又会挂起并返回，故终端输出3
第n次调用next()时，函数行为与第2次调用完全一致，此处不赘述。
真正理解了上面代码的输出后，相信我们也会真正理解yield表达式和generator function的语法行为。
此外，Improve Your Python: ‘yield‘ and Generators Explained这篇文章最后部分对generator和yield表达式做了非常精炼且准确的总结，摘录如下：
1) generators are used to generate a series of values
2) yield is like the return of generator functions
3) The only other thing yield does is save the "state" of a generator function
4) A generator is just a special type of iterator
5) Like iterators, we can get the next value from a generator using next()
6) for gets values by calling next() implicitly
相信有了本篇笔记前面的介绍，这几点很容易理解。
下面是一段利用yield语法生成裴波纳契数列的代码，是不是很pythonic呢? ^_^
#!/bin/env python
def fib(threshold):
a, b = 0, 1
while a < threshold:
yield a
a, b = b, a + b
def main():
for n in fib(100):
print n
if '__main__' == __name__:
main()
【参考资料】
1. Python Docs: Yield expressions
2. PYTHON - GENERATOR FUNCTIONS AND EXPRESSIONS
3. Improve Your Python: ‘yield‘ and Generators Explained
4. Python PEP 255 -- Simple Generators
5. Python PEP 342 -- Coroutines via Enhanced Generators
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