Generator

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几种并发编程模型开销（从大到小）：

Process > Thread > Coroutine > Generator == Callback

从对机器的并行利用来说，却是完全相反的。

Process可以部署在不同机器上；
Thread需要在Process里面，往往是很多Thread在一个Process里面，它对多CPU利用还是比较充分的；
Coroutine在Thread里面运行，要利用多CPU，需要实现调度器；
Generator算是一种带有状态的Callback，或者是对象化的Callback，它们也需要运行在Thread里面，要利用多CPU，需要实现调度器；

为什么Generator比Coroutine要轻量一些？原因在于Coroutine是通过切换执行代码来完成的，每次切换需要保存所有寄存器再加载另一个Coroutine里面保存的寄存器状态。Generator和Callback一样，不需要这一步。

Python示例:

def foo():
  for i in range(5):
    yield i

for i in foo():
  print i

假想的D代码：

generator!(int) foo() {
  foreach(i; 0..5)
    yield(i);
}

foreach(i; foo())
  writefln(i);

D如何来实现？必须要在语言中实现，让它自动把栈上变量在堆上分配，就像Closure一样。

手工模拟也是可以的，比较逻嗦，和用Class模拟Closure是一样的。


新闻组里有个提案，可惜还没有实现啊：
http://www.digitalmars.com/webnews/newsgroups.php?art_group=digitalmars.D&article_id=41886