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总而言之，首先创建一个generator “lines”通过yield机制来逐行读取文件中的内容，其次在另外一个generator “list_line”的内部来迭代访问generator “lines”中的值，从而把文件中的每一行的内容写入一个值的list中。这里创建了一个generator “list_line”，它用于从第1个generator “lines”中循环取值，这是一种使用generator构建pipeline的通常做法。

这段代码只会在一旦找到一个符合palindrome结构（譬如数字10101）的数字时才会使用yield产生一个值，然后使用len()方法取得这个值的位数，通过方法send()发送10 ** digits给generator对象，并给变量i赋值为10 ** digit，这时方法infinite_palindrome()就会更新num并启动新的循环来检查符合palindrome结构的数字。基于这样一种循环结构，你可以在程序中添加一个数字，基于此来启动下一个数字的搜索。.throw()：可以抛出异常。

一、Python yield内部工作机制解析Python yield 是generator实现各种功能的核心。我们看一下yield是如何工作的，当调用generator的特定方法，譬如next()，其内部代码会执行到yield，通过下面这个具体代码示例来进行说明：在while循环体中，使用关键字yield定义了一条语句：yield num，表示会返回一个值给调用者，而不是像return语句那样，返回值之后就会退出整个方法的执行。使用yield时，这个方法的状态(state)是被记忆的，也就是说，当调用一个g

一、Python generator 如何记忆数据状态和代码指令执行状态Generators方法使用Python关键字yield而不是return来返回数据给调用者。下面是前面提到的一个方法，用于产生一个无限的数据序列：如果使用return则意味着返回所有的数据（加载到内存中），之后这个方法执行就结束了。在上面的方法中，使用了yield来每次返回一个值给这个方法的调用者，与return不同之处在于，在返回值之后并不会退出方法的执行，相反，这个方法的状态会被记忆。通过这样的方式，当对一个gener

一、Python generator概述及大数据文件读取内存溢出分析Generators是一类特殊的方法，这类方法返回一个lazy iterator而无需在内存中存储所有的数据内容。Generators是Python的核心内容，对于处理大数据量文件或者数据流（对于流式架构来说，通常有生产者和消费者，数据是一批一批或者一条一条进行处理的，在这种情况下，数据量可以是无限的，你无法预测会有多少数据）并同时需要进行更加精细的控制时是很有用的，在Rasa框架中可以看到基于generators架构的很多应用。首

一、Iterator在 Rasa源码中的运用及自定义实现示例任何对象只要实现了iter()和next()方法，就是实现了iterable接口，这样做的目的是返回这个数据对象所包含的所有的元素。Iterable对象既可以表示为有限的数据源也可以表示为无限的数据源。一个iterable对象会直接或者间接定义以下两个方法：__iter()__，这个方法必须返回iterator对象__next()__，使用iterator对象来进行调用，获取下一个值下面是在Rasa核心组件form源码中的一个运

一、Iterator、generator在Rasa源码中的运用在Rasa框架源码中，可以看到关于Python的Iterator，Generator等的应用场景，熟练掌握这方面的知识对于深入理解源码是有帮助的。譬如下面关于form代码中的这个for循环其背后就是运用了iterator：Generator某种程度上可以看做是对yield的封装，而yield从某种程度上来说可以看做是对iterator的改进。再来看下关于Rasa tracker store源码中的运用示例：二、Iter