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yield from 是怎样实现委托迭代的

标签:
Python
  • 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

caller yields from gencaller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calleryield 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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