Python中的`yield`关键字是一个非常强大的特性，它使得函数能够变成一个生成器（Generator），这种特殊的函数能够在运行过程中暂停并保存状态，以便后续调用时能够恢复执行。生成器是迭代器的一种，允许我们逐个生成值，而不是一次性生成所有值，这在处理大量数据或者需要节省内存的情况下尤其有用。
1. **生成器函数定义**
包含`yield`的函数定义了一个生成器。当你调用这样的函数时，它不会立即执行，而是返回一个生成器对象。生成器对象可以通过迭代（如`for`循环）或`next()`函数来启动执行。
2. **yield作为表达式**
自Python 2.5起，`yield`成为了一个表达式。这意味着它能够返回一个值。在生成器函数中，`yield`后面的表达式计算后的值将被返回给调用者。例如，`m = yield 5`中，`yield 5`的返回值可以被外部代码通过`send()`方法接收。
3. **next()函数**
使用`next()`函数可以启动或继续生成器的执行，直到遇到下一个`yield`表达式。如果生成器已经执行过且没有更多的`yield`，再次调用`next()`会抛出`StopIteration`异常。
4. **send()方法**
`send()`方法可以向生成器内部发送一个值，该值将作为当前`yield`表达式的返回值。首次调用`send()`时，必须先调用一次`next()`或`send(None)`，因为没有`yield`表达式来接收初始的值。例如：
```python
def h():
m = yield 5
print(m)
c = h()
c.next() # 相当于c.send(None)
c.send('Fighting!') # 'Fighting!' 被赋值给 m
```
5. **返回值**
`send()`和`next()`在结束执行当前`yield`表达式后，都会返回下一个`yield`表达式的值。例如，`yield 5`将返回5。
理解`yield`的关键在于它允许函数在每次迭代时保存其状态。这使得生成器可以用于实现复杂的逻辑，如惰性计算、无限序列、协程等。例如，可以使用生成器来处理大文件，只读取和处理当前需要的部分，而不是一次性加载整个文件到内存中。
生成器的另一个重要应用场景是创建并发或异步代码，尤其是配合`asyncio`库中的`async`和`await`关键字。在这里，`yield from`（Python 3.3+）或`yield`可以用来暂停协程的执行，等待其他任务完成，从而实现非阻塞的I/O操作。
总结起来，Python的`yield`关键字是生成器的核心，它使得函数能够以更灵活的方式生成序列，有效地管理资源，以及支持异步编程。掌握`yield`的用法对于编写高效、低内存占用的Python代码至关重要。
