原文出处： MichaelDiBernardo 译文出处：你逗比
这篇文章是对 500 Lines or Less 一书中高效爬虫一章的部分翻译，原文在此 -> How Python Generators Work。建议结合《流畅的 Python》食用。

在掌握 Python 生成器之前，你必须了解常规 Python 函数的工作原理。通常，当一个 Python 函数调用子程序（subroutine）时，这个子程序将一直持有控制权，只有当子程序结束（返回或者抛出异常）后，控制权才还给调用者：

Python

>>> def foo():
...     bar()
...
>>> def bar():
...     pass

标准的 Python 解释器是用 C 写的。解释器用一个叫做 PyEval_EvalFrameEx 的 C 函数来执行 Python 函数。它接受一个 Python 的堆栈帧（stack frame）对象，并在这个堆栈帧的上下文中执行 Python 字节码。这是 foo 的字节码：

Python

>>> import dis
>>> dis.dis(foo)
  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (bar)
              3 CALL_FUNCTION            0 (0 positional, 0 keyword pair)
              6 POP_TOP
              7 LOAD_CONST               0 (None)
             10 RETURN_VALUE

foo 函数将 bar 加载到堆栈中并调用它，然后从堆栈中弹出返回值，最后加载并返回 None。

当 PyEval_EvalFrameEx 遇到 CALL_FUNCTION 字节码的时候，它会创建一个新的 Python 堆栈帧，然后用这个新的帧作为参数递归调用 PyEval_EvalFrameEx 来执行 bar。

Python 的堆栈帧是分配在堆内存中的，理解这一点非常重要！Python 解释器是个普通的 C 程序，所以它的堆栈帧就是普通的堆栈。但是它操作的 Python 堆栈帧是在堆上的。除了其他惊喜之外，这意味着 Python 的堆栈帧可以在它的调用之外存活。(FIXME: 可以在它调用结束后存活)。要以交互方式查看，请从 bar 内保存当前帧：

Python

>>> import inspect
>>> frame = None
>>> def foo():
...     bar()
...
>>> def bar():
...     global frame
...     frame = inspect.currentframe()
...
>>> foo()
>>> # The frame was executing the code for 'bar'.
>>> frame.f_code.co_name
'bar'
>>> # Its back pointer refers to t
>>> def bar():
...     global frame
...     frame = inspect.currentframe()he frame for 'foo'.
>>> caller_frame = frame.f_back
>>> caller_frame.f_code.co_name
'foo'

现在这项技术被用到了 Python 生成器（generator）上——使用代码对象和堆栈帧这些相同的组件来产生奇妙的效果。

这是一个生成器函数（generator function）：

Python

>>> def gen_fn():
...     result = yield 1
...     print('result of yield: {}'.format(result))
...     result2 = yield 2
...     print('result of 2nd yield: {}'.format(result2))
...     return 'done'
...

当 Python 将 gen_fn 编译为字节码时，它会看到 yield 语句，然后知道 gen_fn 是个生成器函数，而不是普通函数。它会设置一个标志来记住这个事实：

Python

>>> # The generator flag is bit position 5.
>>> generator_bit = 1 << 5
>>> bool(gen_fn.__code__.co_flags & generator_bit)
True

当你调用一个生成器函数时，Python 会看到生成器标志，实际上并不运行该函数，而是创建一个生成器（generator）：

Python

>>> gen = gen_fn()
>>> type(gen)
<class 'generator'>

Python 生成器封装了一个堆栈帧和一个对生成器函数代码的引用，在这里就是对 gen_fn 函数体的引用：

Python

>>> gen.gi_code.co_name
'gen_fn'

调用 gen_fn 产生的所有生成器都指向同一个代码对象，但是每个都有自己的堆栈帧。这个堆栈帧并不存在于实际的堆栈上，它在堆内存上等待着被使用

堆栈帧有个 “last instruction”(FIXME: translate this or not?) 指针，指向最近执行的那条指令。刚开始的时候 last instruction 指针是 -1，意味着生成器尚未开始：

Python

>>> gen.gi_frame.f_lasti
-1

当我们调用 send 时，生成器达到第一个 yield 处然后暂停执行。send 的返回值是 1，这是因为 gen 把 1 传给了 yield 表达式：

Python

>>> gen.send(None)
1

现在生成器的指令指针（instruction pointer）向前移动了 3 个字节码，这些是编译好的 56 字节的 Python 代码的一部分：

Python

>>> gen.gi_frame.f_lasti
3
>>> len(gen.gi_code.co_code)
56

生成器可以在任何时候被任何函数恢复执行，因为它的堆栈帧实际上不在堆栈上——它在堆（内存）上。生成器在调用调用层次结构中的位置不是固定的，它不需要遵循常规函数执行时遵循的先进后出顺序。生成器被是被解放了的，它像云一样浮动。

我们可以将 “hello” 发送到这个生成器中，它会成为 yield 表达式的值，然后生成器会继续执行，直到产出（yield）了 2：

Python

>>> gen.send('hello')
result of yield: hello
2

现在这个生成器的堆栈帧包含局部变量 result：

Python

>>> gen.gi_frame.f_locals
{'result': 'hello'}

从 gen_fn 创建的其他生成器将具有自己的堆栈帧和局部变量。

当我们再次调用 send 时，生成器将从它第二个 yield 处继续执行，然后以产生特殊异常 StopIteration 结束：

Python

>>> gen.send('goodbye')
result of 2nd yield: goodbye
Traceback (most recent call last):
    File "<input>", line 1, in <module>
StopIteration: done

异常有一个值，它是那个生成器的返回值：字符串 “done”。

版权属于：Jolly

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