yield from语法

yield from 是在Python3.3才出现的语法。所以这个特性在Python2中是没有的。

yield from 后面需要加的是可迭代对象，它可以是普通的可迭代对象，也可以是迭代器，甚至是生成器。

简单应用：拼接可迭代对象#

我们可以用一个使用yield和一个使用yield from的例子来对比看下。

使用yield

使用yield

# 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:
        for i in item:
            yield i

new_list=gen(astr, alist, adict， agen)
print(list(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。

复杂应用：生成器的嵌套#

如果你认为只是 yield from 仅仅只有上述的功能的话，那你就太小瞧了它，它的更强大的功能还在后面。

当 yield from 后面加上一个生成器后，就实现了生成的嵌套。

当然实现生成器的嵌套，并不是一定必须要使用yield from，而是使用yield from可以让我们避免让我们自己处理各种料想不到的异常，而让我们专注于业务代码的实现。

如果自己用yield去实现，那只会加大代码的编写难度，降低开发效率，降低代码的可读性。既然Python已经想得这么周到，我们当然要好好利用起来。

讲解它之前，首先要知道这个几个概念

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

你可能不知道他们都是什么意思，没关系，来看下这个例子。

这个例子，是实现实时计算平均值的。
比如，第一次传入10，那返回平均数自然是10.
第二次传入20，那返回平均数是(10+20)/2=15
第三次传入30，那返回平均数(10+20+30)/3=20

# 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()

委托生成器的作用是：在调用方与子生成器之间建立一个双向通道。

所谓的双向通道是什么意思呢？
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。

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。

为了解释这个用法，我还是用上述的例子，并对其进行了一些改造。添加了一些注释，希望你能看得明白。

按照惯例，我们还是举个例子。

# 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()

运行后，输出：

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

为什么要使用yield from

学到这里，我相信你肯定要问，既然委托生成器，起到的只是一个双向通道的作用，我还需要委托生成器做什么？我调用方直接调用子生成器不就好啦？

高能预警~~~

下面我们来一起探讨一下，到底yield from 有什么过人之处，让我们非要用它不可。

因为它可以帮我们处理异常#

如果我们去掉委托生成器，而直接调用子生成器。那我们就需要把代码改成像下面这样，我们需要自己捕获异常并处理。而不像使yield from那样省心。

# 子生成器
# 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
    return total,count,average

# 调用方
def main():
    calc_average = average_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

    # ----------------注意-----------------
    try:
        calc_average.send(None)
    except StopIteration as e:
        total, count, average = e.value
        print("计算完毕！！\n总共传入 {} 个数值， 总和：{}，平均数：{}".format(count, total, average))
    # ----------------注意-----------------

if __name__ == '__main__':
    main()

此时的你，可能会说，不就一个StopIteration的异常吗？自己捕获也没什么大不了的。

你要是知道yield from在背后为我们默默无闻地做了哪些事，你就不会这样说了。

具体yield from为我们做了哪些事，可以参考如下这段代码。

#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)

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

1. 迭代器（即可指子生成器）产生的值直接返还给调用者
2. 任何使用send()方法发给委派生产器（即外部生产器）的值被直接传递给迭代器。如果send值是None，则调用迭代器next()方法；如果不为None，则调用迭代器的send()方法。如果对迭代器的调用产生StopIteration异常，委派生产器恢复继续执行yield from后面的语句；若迭代器产生其他任何异常，则都传递给委派生产器。
3. 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,即可能会产生AttributeError 异常。
4. 除了GeneratorExit 异常外的其他抛给委派生产器的异常，将会被传递到迭代器的throw()方法。如果迭代器throw()调用产生了StopIteration异常，委派生产器恢复并继续执行，其他异常则传递给委派生产器。
5. 如果GeneratorExit异常被抛给委派生产器，或者委派生产器的close()方法被调用，如果迭代器有close()的话也将被调用。如果close()调用产生异常，异常将传递给委派生产器。否则，委派生产器将抛出GeneratorExit 异常。
6. 当迭代器结束并抛出异常时，yield from表达式的值是其StopIteration 异常中的第一个参数。
7. 一个生成器中的return expr语句将会从生成器退出并抛出 StopIteration(expr)异常。

总结：

1. yield from常用来代替内层for循环 与 打开双通道
2. 但是大部分情况下yield from并不单独使用，而是伴随着asyncio库使用，实现异步操作
3. 从Python 3.5开始引入了新的语法 async 和 await ，而await替代的就是yield from（为了不与实现内层for循环的yield from误解）