在前面的博文中介紹過如何構造序列對象的迭代器。本文將通過生成器函數來重寫這篇博文的代碼。

事實上，一個序列對象的迭代器，依賴于一個整數序列的迭代器。看下面的代碼。

def MyGenerator(len):    start  = 0    while start < len:        yield start        start = start + 1gen = MyGenerator(3)PRint gen.next()print gen.next()print gen.next()print gen.next()當調用第1次next方法時， 會首先執行MyGenerator方法的第1行代碼start = 0。然后進入循環。這里len的值通過參數傳入為3。因此while的條件表達式為真。進入循環后，遇到yield語句，方法的執行過程被掛起。next方法的返回值為start的值，即0。
當調用第2次next方法時，接著上面的掛起點，往下執行start = start + 1語句，start的值變為1。接著又進入while循環的條件判斷，start<len依然為真。因此，又執行yield語句。但是由于start值為1，故而這一次next方法返回的值為1。
第3次next方法的調用類似。
當調用第4次next方法時，while循環的條件判斷start < len為假，while循環結束，MyGenerator方法調用也隨之結束，拋出StopIteration異常。
輸出結果
012Traceback (most recent call last):  File "test.py", line 21, in <module>    print gen.next()StopIteration有了上面的結果，重寫序列對象的迭代器輕而易舉。
def MyGenerator(sequence):    start  = 0    while start < len(sequence):        yield sequence[start]        start = start + 1gen = MyGenerator([1,2,3,'a','b','c'])for i in gen:    print i對比之前迭代器類的代碼，我們可以認識到，yield關鍵字為構造迭代器提供了多大的方便。它使得代碼長度縮減許多，同時也大大增強了可讀性。