yield / ジェネレータ関数

# ジェネレータ関数（yieldを含む関数）
def my_generator():
    yield 値1
    yield 値2

# ジェネレータ式
gen = (式 for 変数 in イテラブル)

# yield from（別のイテラブルに委譲）
def delegating_gen():
    yield from other_generator()

# 基本的なジェネレータ関数
def count_up(start, end):
    """startからendまでの数値を1つずつ生成する"""
    current = start
    while current <= end:
        yield current
        current += 1

gen = count_up(1, 5)
print(next(gen))    # 1
print(next(gen))    # 2
print(next(gen))    # 3

for n in count_up(1, 5):
    print(n, end=' ')   # 1 2 3 4 5

# メモリ効率の比較
import sys

# リスト: すべてをメモリに保持
big_list = [x ** 2 for x in range(10**6)]
print(sys.getsizeof(big_list))  # 約8MB以上

# ジェネレータ: 遅延評価で省メモリ
big_gen = (x ** 2 for x in range(10**6))
print(sys.getsizeof(big_gen))   # 約120バイト（常に一定）

# yield from: イテラブルへの委譲
def flatten(nested):
    """ネストされたリストをフラット化するジェネレータ"""
    for item in nested:
        if isinstance(item, list):
            yield from flatten(item)    # 再帰的にフラット化
        else:
            yield item

data = [1, [2, 3], [4, [5, 6]], 7]
print(list(flatten(data)))  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

# 無限ジェネレータ（イテラブルと組み合わせて使う）
def fibonacci():
    """フィボナッチ数列を無限に生成する"""
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

import itertools
first_10 = list(itertools.islice(fibonacci(), 10))
print(first_10)  # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

# ジェネレータ式のチェーン
lines = ['  hello  ', '  world  ', '  python  ']
stripped = (line.strip() for line in lines)
upper    = (s.upper() for s in stripped)
print(list(upper))  # ['HELLO', 'WORLD', 'PYTHON']

ジェネレータはイテレータプロトコル（__iter__と__next__）を自動的に実装したオブジェクトです。『yield』に到達すると処理が一時停止し、次回のnext()呼び出しでyieldの直後から再開します。StopIterationが送出されるとイテレーションが終了します。

『yield from』はPython 3.3で追加されました。別のジェネレータやイテラブルに処理を委譲するときに使い、ネストしたfor文でyieldするより簡潔に書けます。また非同期プログラミング（async/await）の基礎になっており、コルーチンとしても使えます。

一度消費したジェネレータは再利用できません。再度ループしたい場合はリストに変換するか、ジェネレータ関数を再度呼び出す必要があります。