Erklär mir, was tatsächlich passiert, wenn du eine Generator-Funktion aufrufst.

Der Aufruf einer Generator-Funktion führt überhaupt keinen Code im Body aus; er gibt ein Generator-Objekt zurück. Der Body läuft erst, wenn du next darauf aufrufst, und zwar bis zum ersten yield, das den Frame samt seiner lokalen Variablen einfriert. Jedes weitere next macht exakt dort weiter, wo es aufgehört hat. Wenn der Body zurückkehrt, wirft der Generator StopIteration, was eine for-Schleife für dich abfängt.

Der Aufruf macht fast nichts. Python sieht das Schlüsselwort yield zur Compile-Zeit, markiert die Funktion als Generator, und der Aufruf gibt einfach ein Generator-Objekt mit einem eingefrorenen Frame zurück. Nichts im Body ist gelaufen, was Leute stolpern lässt, die erwarten, dass ihre Validierung ganz oben sofort feuert. Das erste next läuft bis zum ersten yield, reicht den Wert raus und friert den Frame mit allen noch lebenden Locals ein. Rufst du next erneut auf, geht die Ausführung in der Zeile nach dem yield weiter. Fällt die Funktion hinten raus oder trifft ein nacktes return, wirft Python StopIteration, und eine for-Schleife nimmt das als Signal zum Aufhören. Unter der Haube erfüllt ein Generator das Iterator-Protokoll, weil er sowohl dunder iter als auch dunder next hat, also funktioniert er überall dort, wo ein Iterable erwartet wird. Darauf baue ich Streaming-Pipelines. In einem Projekt hatten wir vier Transformationsstufen als Generatoren verkettet, und keine Stufe hielt je mehr als einen einzigen Datensatz.