我们先抛开 generator，以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。
如何生成斐波那契數列
斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序 输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题，许多初学者都可以轻易写出如下函数：
清单 1. 简单 输出斐波那契數列前 N 个数
deffab(max): n, a, b =0, 0, 1 whilen
执行 fab(5)，我们可以得到如下 输出：
>>> fab(5)
结果没有问题，但有经验的开发者会指出，直接在 fab 函数中用 print 打印数字会导致该函数可复用性较差，因为 fab 函数返回 None，其他函数无法获得该函数生成的数列。
要提高 fab 函数的可复用性，最好不要直接打印出数列，而是返回一个 List。以下是 fab 函数改写后的第二个版本：
清单 2. 输出斐波那契數列前 N 个数第二版
deffab(max): n, a, b =0, 0, 1 L =[] whilen
可以使用如下方式打印出 fab 函数返回的 List：
>>> forn infab(5):
... printn
...
改写后的 fab 函数通过返回 List 能满足复用性的要求，但是更有经验的开发者会指出，该函数在运行中占用的内存会随着参数 max 的增大而增大，如果要控制内存占用，最好不要用 List
来保存中间结果，而是通过 iterable 对象来迭代。例如，在 Python2.x 中，代码：
清单 3. 通过 iterable 对象来迭代
fori inrange(1000): pass
会导致生成一个 1000 个元素的 List，而代码：
fori inxrange(1000): pass
则不会生成一个 1000 个元素的 List，而是在每次迭代中返回下一个数值，内存空间占用很小。因为 xrange 不返回 List，而是返回一个 iterable 对象。
利用 iterable 我们可以把 fab 函数改写为一个支持 iterable 的 class，以下是第三个版本的 Fab：
清单 4. 第三个版本
classFab(object):
def__init__(self, max):
self.max=max
self.n, self.a, self.b =0, 0, 1
def__iter__(self):
returnself
defnext(self):
ifself.n Fab 类通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数：
>>> forn inFab(5):
... printn
...
然而，使用 class 改写的这个版本，代码远远没有第一版的 fab 函数来得简洁。如果我们想要保持第一版 fab 函数的简洁性，同时又要获得 iterable 的效果，yield 就派上用场了：
清单 5. 使用 yield 的第四版
deffab(max):
n, a, b =0, 0, 1
whilen return 的作用
在一个 generator function 中，如果没有 return，则默认执行至函数完毕，如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
另一个例子
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
defread_file(fpath):
BLOCK_SIZE =1024
with open(fpath, 'rb') as f:
whileTrue:
block =f.read(BLOCK_SIZE)
ifblock:
yieldblock
else:
return 以上仅仅简单介绍了 yield 的基本概念和用法，yield 在 Python 3 中还有更强大的用法，我们会在后续文章中讨论。
注：本文的代码均在 Python 2.7 中调试通过