参悟yield 和yield from (加精)

 很久没有复习协程知识了，翻看文档感觉像个小学生一样，参悟了几个小时总算是透了，大佬们莫要见笑。

 

yield用法：

　　next(itr)相当于 itr.send(None)，两种方式都会触发生成器运行

　　下面 代码 # 1处 运行至 yield index 的第一次断点 ， #2  对jump进行赋值 并运行至第二个断点处 ...... 

def jumping_range(N):
    index = 0
    while index < N:
        # 通过send()发送的信息将赋值给jump
        jump = yield index
        # print("jump", jump)
        if jump is None:
            jump = 1
        index += jump

if __name__ == '__main__':
    itr = jumping_range(5)
    print(next(itr))  　　 # 1
    print(itr.send(2)) 　  # 2
    print(next(itr)) 　　  # 3
    print(itr.send(-1))　　#4

 

 如果想要完成所有的赋值取值， 最后一次next()会触发 StopIteration的错误 可以加try捕捉 

例如：

if __name__ == '__main__':
    itr = jumping_range(5)
    print(next(itr))
    print(itr.send(2))
    print(next(itr))
    print(itr.send(-1))
    print(next(itr))
    print(next(itr))
    try:
        print(next(itr))
    except StopIteration as e:
        print(e.value)

 

 

yield from的用法

不多说直接代码比较 ，下面一个例子

　　用yield实现

# 字符串
astr='ABC'
# 列表
alist=[1,2,3]
# 字典
adict={"name":"wangbm","age":18}
# 生成器
agen=(i for i in range(4,8))

def gen(*args, **kw):
    print(args)
    for item in args:
        for i in item:
            yield i

new_list=gen(astr, alist, adict, agen)
print(next(new_list))
#print(type(new_list))
#['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]

　　使用yield from 

# 字符串
astr='ABC'
# 列表
alist=[1,2,3]
# 字典
adict={"name":"wangbm","age":18}
# 生成器
agen=(i for i in range(4,8))

def gen(*args, **kw):
    for item in args:
        yield from item

new_list=gen(astr, alist, adict, agen)
print(list(new_list))
# ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]

由上面两种方式对比，可以看出，yield from后面加上可迭代对象，他可以把可迭代对象里的每个元素一个一个的yield出来，对比yield来说代码更加简洁，结构更加清晰。

 

 

yield from 的深层次应用：

　　首先得知道一个概念：

　　

1、调用方：调用委派生成器的客户端（调用方）代码
2、委托生成器：包含yield from表达式的生成器函数
3、子生成器：yield from后面加的生成器函数

　　

# 子生成器
def average_gen():
    total = 0
    count = 0
    average = 0
    while True:
        new_num = yield average
        count += 1
        total += new_num
        average = total/count

# 委托生成器
def proxy_gen():
    while True:
        yield from average_gen()

# 调用方
def main():
    calc_average = proxy_gen()
    next(calc_average)            # 预激下生成器
    print(calc_average.send(10))  # 打印：10.0
    print(calc_average.send(20))  # 打印：15.0
    print(calc_average.send(30))  # 打印：20.0

if __name__ == '__main__':
    main()

 

委托生成器的作用： 在调用方和子生成器之间行成双向通道

双向通道的含义：调用方可以通过send()直接发送消息给子生成器，而子生成器yield的值，也是直接返回给调用方。

 

注意：

你可能会经常看到有些代码，还可以在yield from前面看到可以赋值。这是什么用法？

你可能会以为，子生成器yield回来的值，被委托生成器给拦截了。你可以亲自写个demo运行试验一下，并不是你想的那样。
因为我们之前说了，委托生成器，只起一个桥梁作用，它建立的是一个双向通道，它并没有权利也没有办法，对子生成器yield回来的内容做拦截。

 

例子：

# 子生成器
def average_gen():
    total = 0
    count = 0
    average = 0
    while True:
        new_num = yield average
        if new_num is None:
            break
        count += 1
        total += new_num
        average = total/count

    # 每一次return，都意味着当前协程结束。
    return total,count,average

# 委托生成器
def proxy_gen():
    while True:
        # 只有子生成器要结束（return）了，yield from左边的变量才会被赋值，后面的代码才会执行。
        total, count, average = yield from average_gen()
        print("计算完毕！！\n总共传入 {} 个数值， 总和：{}，平均数：{}".format(count, total, average))

# 调用方
def main():
    calc_average = proxy_gen()
    next(calc_average)            # 预激协程
    print(calc_average.send(10))  # 打印：10.0
    print(calc_average.send(20))  # 打印：15.0
    print(calc_average.send(30))  # 打印：20.0
    calc_average.send(None)      # 结束协程
    # 如果此处再调用calc_average.send(10)，由于上一协程已经结束，将重开一协程

if __name__ == '__main__':
    main()

结果：

10.0
15.0
20.0
计算完毕！！
总共传入 3 个数值， 总和：60，平均数：20.0

 

浅层次谈论yield from的作用，它可以帮我们处理异常