通过yield实现在单线程的情况并行运算,其实还是单线程的工作，有并行工作的效果，吃包子：
import time
def consumer(name):
print("%s 准备吃包子啦!" %name)
while True:
baozi = yield
print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))
def producer(name):
c = consumer('Hunter')
c2 = consumer('XiaoQuan')
c.__next__()
c2.__next__()
print("开始准备做包子啦!")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("做了2个包子!")
c.send(i)
c2.send(i)
producer("Hunter")迭代器：
1、集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
2、generator，包括生成器和带yield的generator function。
定义：可以直接用于for循环的对象，都叫可迭代对象（可循环对象）：Iterable
定义：可以使用Next()函数调用并不断返回下一个值的对象叫迭代器：Iterator
注：生成器都是迭代器（Iterator）对象，但是列表（list）、字典(dict)、字符串(str)虽然是可迭代对象，但并不是迭代器
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的
eg:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass
isinstance()函数：判断一个对象是否是Iterable对象eg:
isinstance([], Iterable) #返回True
isinstance({}, Iterable) #返回True
isinstance('abc', Iterable) #返回True
isinstance()函数：还可以判断一个对象是否是Iterator对象eg:
from collections import Iterator #导入模块
isinstance((x for x in range(10)), Iterator) #返回True
isinstance([], Iterator) #返回False
dir(变量)函数：列出可以使用的函数方法
iter(变量)函数：把可迭代对象变为迭代器eg:
a=[1,2,3]
iter(a)
b=iter(a)
b.__next__() #返回1
b.__next__() #返回2
b.__next__() #返回3ps:已经可以使用Next函数了