示例

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes
    
    def start_requests(self):
        urls = [
             'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
             'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
        ]

        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback = self.parse)

在详细查询了文档说明后，得出以下结论：

一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

yield 的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。

用下面的一段代码就非常好理解了。

def test2(n):
    print("hello")
    for i in range(n):
            yield i*i
            print("=====i*i=====",i*i)
for i in test2(5):
    print("-----i-----",i)
    print("test")

返回结果：

hello
-----i----- 0
test
=====i*i===== 0
-----i----- 1
test
=====i*i===== 1
-----i----- 4
test
=====i*i===== 4
-----i----- 9
test
=====i*i===== 9
-----i----- 16
test
=====i*i===== 16

第二个用处，文件读取

def read_file(fpath):
    block_size = 1024
    with open (fpath, 'rb') as f:
        block = f.read(block_size)
        if block:
            yield block
        else:
            return