如果函数要返回一系列结果，我们常见的方法就是将结果放到一份列表中，然后返回给调用者。比如下面的函数，返回字符串中每个单词的首字母在真个字符串中的索引：
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运行结果：
上述的结果完全符合我们的预期，但 get_word_index 函数不够简洁。下面我们尝试使用生成器来实现：
运行结果：
改写之后，不仅运行结果符合要求，由于不需要和 result 列表交互，函数也变得非常简洁。下面我们就来详细学习下生成器吧~
生成器是指使用 yield 表达式的函数，调用生成器函数时，它并不会真的运行，而是会返回迭代器。每次在这个迭代器上面调用内置的 next 函数时，迭代器就会把生成器推进到下一个 yield 表达式那里。生成器传给 yield 的值均会由迭代器返回给调用者。
此外，如果输入量非常大，使用列表作为返回值，那么程序就有可能耗尽内存并崩溃。相反，使用生成器之后，则可以应对任意长度的输入数据。
例如，下面这个生成器函数可以获取文件中单词的索引，而不管文件内容多大，该函数执行时消耗的内存，只由单行的文本长度决定：
其中 test_generator.txt 中的内容如下：
运行结果：
下面这句话特别重要： 生成器函数返回的迭代器，是由状态的，及调用者不应该反复使用它 。我们那 word_index_iter 来说明：
如果想重复调用，请将其封装成容器：
运行结果：
关于上述自定义容器的实现原理，我的另外一篇文章做了详细介绍，链接奉上：
创建一个函数用来计算三个数的和，如下：
下来，我们对其进行调用：
假设我们要计算这个函数返回结果的平均值。那么此时，我们只需将和值除以参数个数即可，那么参数个数怎么获取呢？你可能会说：数一下就知道了。那么假设此时有很多的参数，你还去数吗？此时，明显这个方法是不恰当的，那么有没有更加方便、高效的方法呢？我们接着往下看。
通过上面这个例子，我们不但可以获取参数个数，还可以获取所有变量名以及默认返回值。此时，我们只需根据自己的需求，去应用就可以了，那么以上的问题，就自然解决了。
共享变量的方法。
没有办法直接实现你的需求，但是，你可以用共享变量的方法实现，比如：
def worker(procnum, return_dict):
'''worker function'''
print str(procnum) + ' represent!'
return_dict[procnum] = procnumif __name__ == '__main__':
manager = Manager()
return_dict = manager.dict()
jobs = [] for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,return_dict))
jobs.append(p)
p.start() for proc in jobs:
proc.join() print return_dict.values()