问发电机在python中的工作方式

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任何包含产额语句的函数都将返回生成器对象。

这是正确的。包含yield的函数的返回值是生成器对象。生成器对象是一个迭代器，其中每次迭代都返回支持生成器的代码中的yield编辑的值。

生成器对象是包含状态的堆栈。

生成器对象包含指向当前执行框架的指针，以及用于维护生成器状态的大量其他东西。执行框架包含生成器中代码的调用堆栈。

每次我调用.next方法时，Python都会提取函数的状态，当它找到另一条收益率语句时，它会再次绑定状态并删除先前的状态

说大也大吧。当您调用next(gen_object)时，Python 评估当前执行框架。

gen_send_ex(PyGenObject *gen, PyObject *arg, int exc) {  // This is called when you call next(gen_object)
    PyFrameObject *f = gen->gi_frame;
    ...
    gen->gi_running = 1;
    result = PyEval_EvalFrameEx(f, exc);  // This evaluates the current frame
    gen->gi_running = 0; 

PyEval_EvalFrame是最高级别的函数用于解释Python字节码。

PyObject PyEval_EvalFrameEx(PyFrameObject f，int行标志) 这是Python解释的主要、未修饰的函数。从字面上说，它有2000行长。执行与执行框架f相关联的代码对象，解释字节码并根据需要执行调用。附加的throw频标志参数可以被忽略-如果为真，则会立即抛出异常；这用于生成器对象的抛出()方法。

它知道当它在计算字节码时碰到yield时，它应该是返回被释放给调用方的值。。

TARGET(YIELD_VALUE) {
    retval = POP();
    f->f_stacktop = stack_pointer;
    why = WHY_YIELD;
    goto fast_yield;
}

当您放弃时，框架的值堆栈的当前值将被维护(通过f->f_stacktop = stack_pointer)，这样我们就可以在再次调用next时恢复到中断的位置。所有非生成器函数在完成评估后将f_stacktop设置为NULL。因此，当您在生成器对象上再次调用next时，将使用与前面相同的帧指针再次调用PyEval_ExvalFrameEx。指针的状态将与前一次生成时的状态完全相同，因此从那时起将继续执行。基本上，框架的当前状态是“冻结”的。这在引入发电机的PEP中有描述。

如果遇到屈服语句，则会冻结函数的状态，并将得到的值返回给.next()的调用方。所谓“冻结”，指的是保留所有本地状态，包括当前局部变量绑定、指令指针和内部计算堆栈:保存了足够的信息，以便在下次调用.next()时，函数完全可以继续进行，就好像产量语句只是另一个外部调用一样。

下面是生成器对象维护的大部分状态(直接从其头文件中获取)：

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    /* The gi_ prefix is intended to remind of generator-iterator. */

    /* Note: gi_frame can be NULL if the generator is "finished" */
    struct _frame *gi_frame;

    /* True if generator is being executed. */
    char gi_running;

    /* The code object backing the generator */
    PyObject *gi_code;

    /* List of weak reference. */
    PyObject *gi_weakreflist;

    /* Name of the generator. */
    PyObject *gi_name;

    /* Qualified name of the generator. */
    PyObject *gi_qualname;
} PyGenObject;

gi_frame是指向当前执行框架的指针。

请注意，所有这些都是特定于CPython实现的。PyPy/Jython/等很可能以完全不同的方式实现生成器。我鼓励您通过读取生成器对象的源了解更多关于CPython实现的信息。