Python 3中的yield from文法詳解，pythonyield

Python 3中的yield from文法詳解，pythonyield

前言

最近在搗鼓Autobahn，它有給出個例子是基於asyncio 的，想著說放到pypy3上跑跑看竟然就……失敗了。 pip install asyncio直接報invalid syntax，粗看還以為2to3處理的時 候有問題——這不能怪我，好～多package都是用2寫瞭然後轉成3的——結果發 現asyncio本來就只支援3.3+的版本，才又回頭看代碼，赫然發現一句 yield from；yield我知道，但是yield from是神馬？

PEP-380

好吧這個標題是我google出來的，yield from的前世今生都在 這個PEP裡面，總之大意是原本的yield語句只能將CPU控制權 還給直接調用者，當你想要將一個generator或者coroutine裡帶有 yield語句的邏輯重構到另一個generator（原文是subgenerator） 裡的時候，會非常麻煩，因為外面的generator要負責為裡面的 generator做訊息傳遞；所以某人有個想法是讓python把訊息傳遞 封裝起來，使其對程式猿透明，於是就有了yield from。

PEP-380規定了yield from的語義，或者說嵌套的generator應該 有的行為模式。

假設A函數中有這樣一個語句

yield from B()

B()返回的是一個可迭代（iterable）的對象b，那麼A()會返回一個 generator——照我們的命名規範，名字叫a——那麼：

1. b迭代產生的每個值都直接傳遞給a的調用者。
2. 所有通過send方法發送到a的值都被直接傳遞給b. 如果發送的 值是None，則調用b的__next__()方法，否則調用b的send 方法。如果對b的方法調用產生StopIteration異常，a會繼續 執行yield from後面的語句，而其他異常則會傳播到a中，導 致a在執行yield from的時候拋出異常。
3. 如果有除GeneratorExit以外的異常被throw到a中的話，該異常 會被直接throw到b中。如果b的throw方法拋出StopIteration， a會繼續執行；其他異常則會導致a也拋出異常。
4. 如果一個GeneratorExit異常被throw到a中，或者a的close 方法被調用了，並且b也有close方法的話，b的close方法也 會被調用。如果b的這個方法拋出了異常，則會導致a也拋出異常。 反之，如果b成功close掉了，a也會拋出異常，但是是特定的  GeneratorExit異常。
5. a中yield from運算式的求值結果是b迭代結束時拋出的  StopIteration異常的第一個參數。
6. b中的return <expr>語句實際上會拋出StopIteration(<expr>) 異常，所以b中return的值會成為a中yield from運算式的傳回值。
   

為神馬會有這麼多要求？因為generator這種東西的行為在加入throw 方法之後變得非常複雜，特別是幾個generator在一起的情況，需要 類似進程管理的元語對其進行操作。上面的所有要求都是為了統一 generator原本就複雜的行為，自然簡單不下來啦。

我承認我一下沒看明白PEP的作者到底想說什麼，於是動手“重構” 一遍大概會有點協助。

一個沒用的例子

說沒用是因為你大概不會真的想把程式寫成這樣，但是……反正能說明 問題就夠了。

設想有這樣一個generator函數：

def inner(): coef = 1 total = 0 while True: try:  input_val = yield total  total = total + coef * input_val except SwitchSign:  coef = -(coef) except BreakOut:  return total

這個函數產生的generator將從send方法接收到的值累加到局部 變數total中，並且在收到BreakOut異常時停止迭代；至於另外 一個SwitchSign異常應該不難理解，這裡就不劇透了。

從代碼上看，由inner()函數得到的generator通過send接收用於 運算的資料，同時通過throw方法接受外部代碼的控制以執行不同 的代碼分支，目前為止都很清晰。

接下來因為需求有變動，我們需要在inner()這段代碼的前後分別加 入初始化和清理現場的代碼。鑒於我認為“沒壞的代碼就不要動”，我 決定讓inner()維持現狀，然後再寫一個outer() ，把添加的代碼放在 outer()裡，並提供與inner()一樣的操作介面。由於inner()利用了 generator的若干特性，所以outer()也必須做到這五件事情：

1. outer()必鬚生成一個generator；
2. 在每一步的迭代中，outer()要協助inner()返回迭代值；
3. 在每一步的迭代中，outer()要協助inner()接收外部發送的資料；
4. 在每一步的迭代中，outer()要處理inner()接收和拋出所有異常；
5. 在outer()被close的時候，inner()也要被正確地close掉。
   

根據上面的要求，在只有yield的世界裡，outer()可能是長這樣的：

def outer1(): print("Before inner(), I do this.") i_gen = inner() input_val = None ret_val = i_gen.send(input_val) while True: try:  input_val = yield ret_val  ret_val = i_gen.send(input_val) except StopIteration:  break except Exception as err:  try:  ret_val = i_gen.throw(err)  except StopIteration:  break print("After inner(), I do that.")

WTF，這段代碼比inner()本身還要長，而且還沒處理close操作。

現在我們來試試外星科技：

def outer2(): print("Before inner(), I do this.") yield from inner() print("After inner(), I do that.")

除了完全符合上面的要求外，這四行代碼列印出來的時候還能省點紙。

我們可以在outer1()和outer2()上分別測試 資料 以及 異常 的傳遞，不難發現這兩個generator的行為基本上是一致的。既然如此， 外星科技當然在大多數情況下是首選。

對generator和coroutine的疑問

從以前接觸到Python下的coroutine就覺得它怪怪的，我能看清它們的 行為模式，但是並不明白為什麼要使用這種模式，generator和 coroutine具有一樣的對外介面，是generator造就了coroutine呢，還 是coroutine造就了generator？最讓我百思不得其解的是，Python下 的coroutine將“訊息傳遞”和“調度”這兩種操作綁在一個yield 上——即便有了yield from，這個狀況還是沒變過——我看不出這樣做 的必要性。如果一開始就從文法層面將這兩種語義分開，並且為 generator和coroutine分別設計一套介面，coroutine的概念大概也會 容易理解一些。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家學習或者使用python能帶來一定的協助，如果有疑問大家可以留言交流。