python yield from (二)
#pep380 #1. RESULT = yield from EXPR可以简化成下面这样 #一些说明 """ _i:子生成器,同时也是一个迭代器 _y:子生成器生产的值 _r:yield from 表达式最终的值 _s:调用方通过send()发送的值 _e:异常对象 """ _i = iter(EXPR) # EXPR是一个可迭代对象,_i其实是子生成器; try: _y = next(_i) # 预激子生成器,把产出的第一个值存在_y中; except StopIteration as _e: _r = _e.value # 如果抛出了`StopIteration`异常,那么就将异常对象的`value`属性保存到_r,这是最简单的情况的返回值; else: while 1: # 尝试执行这个循环,委托生成器会阻塞,这里是委托生成器在执行 _s = yield _y # 生产子生成器的值,等待调用方`send()`值,发送过来的值将保存在_s中;委托生成器yield出子生成器的值到调用方 try: _y = _i.send(_s) # 转发_s,并且尝试向下执行; except StopIteration as _e: _r = _e.value # 如果子生成器抛出异常,那么就获取异常对象的`value`属性存到_r,退出循环,恢复委托生成器的运行; break RESULT = _r # _r就是整个yield from表达式返回的值。 """ 1. 子生成器可能只是一个迭代器,并不是一个作为协程的生成器,所以它不支持.throw()和.close()方法; 2. 如果子生成器支持.throw()和.close()方法,但是在子生成器内部,这两个方法都会抛出异常; 3. 调用方让子生成器自己抛出异常 4. 当调用方使用next()或者.send(None)时,都要在子生成器上调用next()函数,当调用方使用.send()发送非 None 值时,才调用子生成器的.send()方法; """ _i = iter(EXPR) try: _y = next(_i) except StopIteration as _e: _r = _e.value else: while 1: try: _s = yield _y except GeneratorExit as _e: try: _m = _i.close except AttributeError: pass else: _m() raise _e except BaseException as _e: _x = sys.exc_info() try: _m = _i.throw except AttributeError: raise _e else: try: _y = _m(*_x) except StopIteration as _e: _r = _e.value break else: try: if _s is None: _y = next(_i) else: _y = _i.send(_s) except StopIteration as _e: _r = _e.value break RESULT = _r """ 看完代码,我们总结一下关键点: 1. 子生成器生产的值,都是直接传给调用方的;调用方通过.send()发送的值都是直接传递给子生成器的;如果发送的是 None,会调用子生成器的__next__()方法,如果不是 None,会调用子生成器的.send()方法; 2. 子生成器退出的时候,最后的return EXPR,会触发一个StopIteration(EXPR)异常; 3. yield from表达式的值,是子生成器终止时,传递给StopIteration异常的第一个参数; 4. 如果调用的时候出现StopIteration异常,委托生成器会恢复运行,同时其他的异常会向上 "冒泡"; 5. 传入委托生成器的异常里,除了GeneratorExit之外,其他的所有异常全部传递给子生成器的.throw()方法;如果调用.throw()的时候出现了StopIteration异常,那么就恢复委托生成器的运行,其他的异常全部向上 "冒泡"; 6. 如果在委托生成器上调用.close()或传入GeneratorExit异常,会调用子生成器的.close()方法,没有的话就不调用。如果在调用.close()的时候抛出了异常,那么就向上 "冒泡",否则的话委托生成器会抛出GeneratorExit异常。 """