【摘要】在异步IO的使用时，generator是最基本的一个实现方法。python生成器有两个主要方法，一个是send一个是next。今天我们来看看两者的用法和联

在异步IO的使用时，generator是最基本的一个实现方法。python生成器有两个主要方法，一个是send一个是next。今天我们来看看两者的用法和联系。在每段代码中，第一个next调用，相当于启动生成器，会从生成器函数的第一行代码开始执行，直到第一次执行完yield语句（第4行）后，跳出生成器函数。然后第二个next调用，进入生成器函数后，从yield语句的下一句语句（第5行）开始执行，然后重新运行到yield语句，执行后，跳出生成器函数后面再次调用next，依次类推。

这里我们用经典的生产者-消费者模型举个例子（摘自廖雪峰的博客）

def consumer():
    r = 0
    for i in xrange(3):
        yield r
        r = '200 OK'+ str(i)

c = consumer()
n1 = c.next()
n2 = c.next()
n3 = c.next()

实际上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() 和 c.send(None) 作用是一样的。

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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下面说明下send执行的顺序。先记住，n1 = yield r这句话是从右往左执行的。当第一次send（None）（对应11行）时，启动生成器，从生成器函数的第一行代码开始执行，直到第一次执行完yield（对应第4行）后，跳出生成器函数。这个过程中，n1一直没有定义。

运行到send（1）时，进入生成器函数，此时，将yield r看做一个整体，赋值给它并且传回。此时即相当于把1赋值给n1，但是并不执行yield部分。下面继续从yield的下一语句继续执行，然后重新运行到yield语句，执行后，跳出生成器函数。即send和next相比，只是开始多了一次赋值的动作，其他运行流程是相同的。

def consumer():
    r = 'here'
    while True:
        n1 = yield r   #这里的等式右边相当于一个整体，接受回传值
        if not n1:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n1)
        r = '%d00 OK' % n1

 def produce(c):
     aa = c.send(None)
     n = 0
     while n < 5:
         n = n + 1
         print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
         r1 = c.send(n)
         print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r1)
     c.close()

 c = consumer()
 produce(c)

运行结果：

[PRODUCER] Producing 1...
[CONSUMER] Consuming 1...
[PRODUCER] Consumer return: 100 OK
[PRODUCER] Producing 2...
[CONSUMER] Consuming 2...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 3...
[CONSUMER] Consuming 3...
[PRODUCER] Consumer return: 300 OK
[PRODUCER] Producing 4...
[CONSUMER] Consuming 4...
[PRODUCER] Consumer return: 400 OK
[PRODUCER] Producing 5...
[CONSUMER] Consuming 5...
[PRODUCER] Consumer return: 500 OK

Python创建生成器的两种方法