Python 中的 yield from 关键字
2018-12-08 本文已影响60人
DejavuMoments
Python 3.3 新增 yield from 语法，是理解协程的基础
#0 了解一下 itertools.chain
itertools.chain() 方法可以将不同的迭代类型连接起来进行 for 循环遍历。
from itertools import chain
lst = [1,2,3]
dic = {
"tom":"www.tom.com",
"bob":"bob.com"
}
# 使用 chain 方法可以直接对三个进行 for 循环
for value in chain(lst,dic,range(5,10)):
print(value)
>>>
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tom
bob
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那么 itertools.chain() 是如何实现的呢？
# chain 的实现方法
# *args
# **kwargs
def chainer(*args, **kwargs):
for iterable in args:
for value in iterable:
yield value
for value in chainer(lst,dic,range(5,10)):
print(value)
>>>
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tom
bob
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有了 yield from之后，我们还可以进一步少些代码：
# chain 的实现方法
# *args
# **kwargs
def chainer(*args, **kwargs):
for iterable in args:
yield from iterable
for value in chainer(lst,dic,range(5,10)):
print(value)
>>>
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3
tom
bob
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看，效果其实一模一样！应该可以大致感觉到yield from的特性了吧！yield from 后面操作一个 iterable 类型的对象可以直接获取到 iterable 类型的对象的值并返回。而 yield则不一样！
#1 yield from 和 yield 的区别
def g1(iterable):
yield range(10)
for v in g1(range(10)):
print(v)
>>>
range(0, 10)
def g2(iterable):
yield from range(10)
for v in g2(range(10)):
print(v)
>>>
0
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#2 yield from 高级特性及 Coroutine 实现
1.main 调用方，func_yield_from 委托生成器， iterable 子生成器
2.yield from 会在调用方和子生成器直接建立一个通道,双向通道，可以互相通
信
def func_yield_from(iterable):
yield from iterable
def main():
g = func_yield_from(range(10))
g.send(None)
看一个具体的实例：
final_result = {}
# 子生成器
def sum_sales(product_name):
total = 0
nums = []
while True:
x = yield
if x:
print(product_name + "销量：", x)
# 当 send None 的时候，跳出 while 循环
if not x:
break
total += x
nums.append(x)
return total, nums
# 委托生成器
def middle(key):
while True:
final_result[key] = yield from sum_sales(key)
print("Complete!",final_result[key])
# 调用方
def main():
dataset = {
'apple': [1200, 1330, 500],
'orange': [400, 600, 1000],
'banana': [100, 500, 50]
}
for key,dataset in dataset.items():
print('key:', key)
print('dataset:',dataset)
m = middle(key)
# 预激 middle 协程
m.send(None)
# 给协程传递每一组的值
for value in dataset:
m.send(value)
# 传递 None 终止 while 循环
m.send(None)
print(final_result)
if __name__ == "__main__":
main()
输出如下：
>>>
key: apple
dataset: [1200, 1330, 500]
apple销量： 1200
apple销量： 1330
apple销量： 500
Complete! (3030, [1200, 1330, 500])
key: orange
dataset: [400, 600, 1000]
orange销量： 400
orange销量： 600
orange销量： 1000
Complete! (2000, [400, 600, 1000])
key: banana
dataset: [100, 500, 50]
banana销量： 100
banana销量： 500
banana销量： 50
Complete! (650, [100, 500, 50])
{'apple': (3030, [1200, 1330, 500]), 'orange': (2000, [400, 600, 1000]), 'banana': (650, [100, 500, 50])}
#3 yield from 背后做的事情
-
try-catch异常
# 没有 yield 的情况
def sum_sales(product_name):
total = 0
nums = []
while True:
x = yield
if x:
print(product_name + "销量：", x)
# 当 send None 的时候，跳出 while 循环
if not x:
break
total += x
nums.append(x)
return total, nums
if __name__ == "__main__":
gen = sum_sales('apple')
gen.send(None)
gen.send(1200)
gen.send(1000)
gen.send(800)
# gen.send(None)
>>>
apple销量： 1200
apple销量： 1000
apple销量： 800
去掉 gen.send(None)注释之后：
>>>
apple销量： 1200
apple销量： 1000
apple销量： 800
Traceback (most recent call last):
File "/4_yield_from_try_catch_except.py", line 27, in <module>
gen.send(None)
StopIteration: (3000, [1200, 1000, 800])
可见抛出了一个异常，并返回了我们需要的值。所以，在没有 yield from 的情况下，我们需要捕获这个异常：
if __name__ == "__main__":
gen = sum_sales('apple')
gen.send(None)
gen.send(1200)
gen.send(1000)
gen.send(800)
try:
gen.send(None)
except StopIteration as e:
result = e.value
print(result)
这样，就能正常了,不仅不会抛出异常，还能够获取到我们需要的值了：
apple销量： 1200
apple销量： 1000
apple销量： 800
(3000, [1200, 1000, 800])
所以说，单纯不用yield from的话，我们就需要写异常处理之类的逻辑，进一步减少代码量。
