看了大佬的博客很快就懂了。
這是原博客鏈接：https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856
由於最近接觸了酷q機器人，搭建好了環境，配合NoneBot可以通過python代碼自己寫機器人功能。
NoneBot是基於asyncio的，所以先通過yield來學習一點python協程方面的知識。
yield
首先，先可以把yield看成“return”，return什么意思大家都知道吧，就是代表在程序中返回某個值，return所在的當前函數就停住了，不能往下再運行下去了。
然后先看下面代碼：
def foo(): print("starting...") while True: res = yield 4
print("res:", res) g = foo() print(next(g)) print("*" * 20) print(next(g))
這段代碼輸出的是如下：
starting... 4
******************** res: None 4
所以我們來一步一步分析程序：
1.程序開始執行之后，在foo函數中有yield關鍵字，所以foo函數並不會真的執行，而是先得到了一個生成器g（相當於我們創造出了一個對象）。
2.直到調用了next方法，這里我們先要知道在python中，next()返回的是迭代器的下一個項目，所以后面我們調用了next(g)方法，foo函數正式開始執行，先執行了foo函數中的print方法，然后就進入了while循環。
3.程序遇到yield關鍵字，然后我們現在把yield當成return，所以返回了一個4之后，程序就結束了，后面的給res賦值的操作並沒有執行。此時的話第一個print(next(g))就執行完成了，所以輸出了前兩行的結果。
4.程序執行print("*"*20)，輸出了20個*。
5.又開始執行下面的print(next(g))，這個時候和上面那個差不多，不過不同的是，這個時候是從剛才那個next程序停止的地方開始執行的，也就是接着上面return之后的操作，因為while函數里面其實是先return，再賦值給res，上面在return終止之后，就沒有賦值給res，所以輸出的就是res:None。
6.程序會繼續在while里執行，又一次碰到yield，這個時候同樣return出4，然后程序停止，print函數輸出的4就是這次return的4。
所以到這里你可能就明白了yield和return的關系和區別了，帶yield的函數是一個生成器，而不是一個函數，這個生成器有一個函數就是next函數，next就相當於"下一步"生成哪個書，這一次的next開始的地方是接着上一次的next停止的地方執行的，所以調用next的時候，生成器並不會從foo函數開始執行，只是接着上一步停止的地方開始，然后遇到yield后，return出要生成的數，然后到這步就停止結束了。
再看一下下面這個例子：
def foo(): print("starting...") while True: res = yield 4
print("res:", res) g = foo() print(next(g)) print("*" * 20) print(g.send(7))
這里調用了一個g.send(7)函數，然后輸出結果是：
starting... 4
******************** res: 7
4
先大致說一下send函數的概念：此時你應該注意到上面那個的紫色的字，還有上面那個res的值為什么是None，這個變成了7，到底為什么，這是因為，send是發送一個參數給res的，因為上面講到，return的時候，並沒有把4賦值給res，下次執行的時候只好繼續執行賦值操作，只好賦值為None了，而如果用send的話，開始執行的時候，先接着上一次（return 4之后）執行，先把7賦值給了res,然后執行next的作用，遇見下一回的yield，return出結果后結束。
5.程序執行g.send(7)，程序會從yield關鍵字那一行繼續向下運行，send會把7這個值賦值給res變量
6.由於send方法中包含next()方法，所以程序會繼續向下運行執行print方法，然后再次進入while循環
7.程序執行再次遇到yield關鍵字，yield會返回后面的值后，程序再次暫停，直到再次調用next方法或send方法。
這就結束了，說一下，為什么用這個生成器，是因為如果用List的話，會占用更大的空間，比如說取0,1,2,3,4,5,6............1000
你可能會這樣：
for n in range(1000): a=n
這個時候range(1000)就默認生成一個含有1000個數的list了，所以很占內存。
這個時候你可以用剛才的yield組合成生成器進行實現，也可以用xrange(1000)這個生成器實現
yield組合：
def foo(num): print("starting...") while num<10: num=num+1
yield num for n in foo(0): print(n)
輸出：
starting... 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
yield from
關於區別可以看這篇博客：https://www.cnblogs.com/cnkai/p/7514828.html
前面的yield都是單一層次的生成器，並沒有嵌套，如果是多個生成器嵌套會怎么樣呢，下面是一個例子：
def fun_inner(): i = 0 while True: i = yield i def fun_outer(): a = 0 b = 1 inner = fun_inner() inner.send(None) while True: a = inner.send(b) b = yield a if __name__ == '__main__': outer = fun_outer() outer.send(None) for i in range(5): print(outer.send(i))
這個例子在fun_outer()函數里面先調用了一次fun_inner()，這是一個容器，再嵌套外面的yield a，然后在main中調用了fun_outer()，給其send一個i進去，在兩層嵌套的情況下，值的傳遞方式是，先把值傳遞給外層生成器，外層生成器再將值傳遞給外層生成器，內層生成器在將值反向傳遞給外層生成器，最終yield出結果。如果嵌套的層次更多，傳遞將會越麻煩。
輸出結果如下：
0 1
2
3
4
然后我們用yield from來實現，代碼明顯少了很多。
def fun_inner(): i = 0 while True: i = yield i def fun_outer(): # a = 0
# b = 1
# inner = fun_inner()
# inner.send(None)
# while True:
# a = inner.send(b)
# b = yield a
yield from fun_inner() if __name__ == '__main__': outer = fun_outer() outer.send(None) for i in range(5): print(outer.send(i))