如果想编写生成器用来把其它的生成器当做子例程调用,
yield from
是一个不错的选择。(Python3)yield from
实现了让一个生成器委托给另一个,为了弄清楚它的原理,我们先看下最简单的生成器例子:
>>> def gen_fn():... result = yield 1... print('result of yield: {}'.format(result))... result2 = yield 2... print('result of 2nd yield: {}'.format(result2))... return 'done'...
为了从另一个生成器调用这个生成器,通过yield from
实现委托:
>>> # Generator function:>>> def caller_fn():... gen = gen_fn()... rv = yield from gen... print('return value of yield-from: {}'... .format(rv)) ...>>> # Make a generator from the>>> # generator function.>>> caller = caller_fn()
caller
生成器表现得好像它自己就是gen
——那个它委托的生成器一样:
>>> caller.send(None)1>>> caller.gi_frame.f_lasti15>>> caller.send('hello') result of yield: hello2>>> caller.gi_frame.f_lasti # Hasn't advanced.15>>> caller.send('goodbye') result of 2nd yield: goodbyereturn value of yield-from: done Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module>StopIteration
当caller
yields from gen
,caller
并没有前进。注意他的指令指针一直停在15——yield from
语句所在的位置,即使同时内部的生成器gen
的从一个yield
语句前进到另一个。从caller
的外部看来,我们不能分辨它产出的值是来自caller
本身,还是从它委托的生成器出来的。然后在gen
内部,我们也无法分辨被传入的值是来自caller
还是来自caller
之外的。yield from
就像是一个没有摩擦的通道,通过它值流进流出gen
直到gen
结束。
一个生成器能够通过yield from
委托它的工作给一个子生成器,并且接受子生成器的工作结果。注意,上述中,caller
打印出"return value of yield-from: done"
。也就是说,当gen
结束后,它的返回值变成了caller
中yield from
语句的值:
rv = yield from gen
委托迭代的堆栈很好追踪:
>>> def gen_fn(): ... raise Exception('my error')>>> caller = caller_fn()>>> caller.send(None) Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "<input>", line 3, in caller_fn File "<input>", line 2, in gen_fnException: my error
这非常方便!堆栈追踪显示,在caller_fn
委托gen_fn
的过程中它抛出了异常。更舒服的是,我们可以把一个对于子生成器的调用包裹在异常处理中,类似于对普通子程序的处理:
>>> def gen_fn():... yield 1... raise Exception('uh oh') ...>>> def caller_fn():... try:... yield from gen_fn()... except Exception as exc:... print('caught {}'.format(exc)) ...>>> caller = caller_fn()>>> caller.send(None)1>>> caller.send('hello') caught uh oh
此外,对于一个普通的类A的实例a,如果一开始是使用
a = A()yield a
也可以使用在类A中定义
def __iter__(self): yield self
来统一的使用yield from
a = A()yield from a
在这里,我们利用了python的生成器和迭代器的深厚对应关系。推进一个生成器,对于调用者来说,就跟推进一个迭代器是一样的。同样,也可以在def __iter__(self)
中定义返回值return x
。
使用统一的形式有时是非常方便的一件事。
本文英文原文来自于 500 lines or less -- A Web Crawler With asyncio Coroutines中的Factoring Coroutines With yield from一节,由于相对独立,单独出来便于参考。在python cookbook3中也有不少关于生成器和迭代器的优秀阐述,可以参考。
作者:treelake
链接:https://www.jianshu.com/p/60b1efdad786
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