yield from 簡介

yield from 是Python3.3 后新加的語言結(jié)構(gòu),可用于簡化yield表達(dá)式的使用。

yield from 簡單示例：

>>> def gen():
...      yield from range(10)
...
>>> g = gen()
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>>

yield from 用于獲取生成器中的值，是對yield使用的一種優(yōu)化。

yield from 兩個(gè)最重要的特點(diǎn)：

1.在調(diào)用包含yield from的函數(shù)時(shí)，程序會(huì)停在yield from 這里，并將for循環(huán)的執(zhí)行傳遞到子生成器里面去。相當(dāng)于直接調(diào)用子生成器。這個(gè)功能可以稱之為傳輸通道

2.子生成器中的return，會(huì)被 res = yield from 捕獲，并賦值給res。這個(gè)可以稱之為異常處理

傳輸通道

生成器存在這樣一種調(diào)用場景，有生成器A，生成器B調(diào)用A迭代取值。main函數(shù)從迭代生成器B獲取元素。這就是所謂的嵌套生成器。如果要迭代出最內(nèi)層生成器的值，可以用如下方法：

>>> def sub_gen():
...     for i in range(5):
...         yield i
...     return 100
...
>>> def gen():
...     g = sub_gen()
...     while True:
...         try:
...             temp = next(g)
...             yield temp
...         except StopIteration as e:
...             print(f"sub_gen return {e.value}")
...             return
...
>>> g = gen()
>>> for i in g:
...     print(i)
...
0
1
2
3
4
sub_gen return 100

首先在外層生成器中使用while True 循環(huán)，通過next迭代內(nèi)層生成器的值，然后捕獲異常獲取內(nèi)層生成器的返回。

使用 yield from 不需要這兩個(gè)動(dòng)作就能完成同樣的功能，有效減少代碼復(fù)雜度。

>>> def sub_gen():
...     for i in range(5):
...         yield i
...     return 100
...
>>> def gen():
...     g = sub_gen()
...     res = yield from g
...     print(f"sub_gen return：{res}")
...

>>> g = gen()
>>> for i in g:
...     print(i)
...
0
1
2
3
4
sub_gen return：100

執(zhí)行流程：

當(dāng)程序執(zhí)行到 yield from 時(shí)，會(huì)暫停在這里，將for循環(huán)作用到內(nèi)層迭代器，也就是g = sub_gen()中的g變量。直到sub_gen執(zhí)行到return拋出異常被yield from捕獲，這個(gè)調(diào)用算是結(jié)束。這就是yield from的傳輸通道

注意：除了可以通過yield from 傳輸通道的能力迭代取值，也可以通過send發(fā)送值到子生成器中

異常處理

在上一篇yield使用中說明過迭代生成器時(shí)遇到return會(huì)拋出異常，獲取返回值需要捕獲異常再取值，而yield from 的功能之二就是捕獲了異常，獲取到return的值，賦值給變量。

def sub_gen():
    for i in range(5):
        yield i  
    return 100


def gen():
    g = sub_gen()
    res = yield from g
    print(f"捕獲返回值：{res}")



def main():
    g = gen()
    for i in g:
        print(i)

main()

執(zhí)行過程：

使用for循環(huán)迭代g，相當(dāng)于for循環(huán)迭代sub_gen()。

sub_gen 生成器最后的返回值作為異常拋出，調(diào)用方需要捕獲異常才能獲取返回值。但是有了yield from之后，sub_gen生成器的返回值異常就會(huì)被yield from捕獲，賦值給res變量。這就是yield from能夠處理內(nèi)層生成器的返回值。這就是yield from的異常捕獲能力

yield from 專用術(shù)語

yield from使用的專門術(shù)語：

委派生成器：包含 yield from  表達(dá)式的生成器函數(shù)；即上面的gen生成器函數(shù)

子生成器：yield from 從中取值的生成器；即上面的sub_gen生成器函數(shù)

調(diào)用方：調(diào)用委派生成器的客戶端代碼；即上面的main生成器函數(shù)

三者之間的關(guān)系如下：

委派生成器在 yield from 表達(dá)式處暫停時(shí)，調(diào)用方可以直接迭代子生成器，子生成器把產(chǎn)出的值發(fā)給調(diào)用方。子生成器返回之后，解釋器會(huì)拋出StopIteration 異常，yield from會(huì)捕獲異常并取值，然后委派生成器會(huì)恢復(fù)。

yield from 實(shí)現(xiàn)的協(xié)程

在Python中有多種方式可以實(shí)現(xiàn)協(xié)程，例如：

• greenlet 是一個(gè)第三方模塊，用于實(shí)現(xiàn)協(xié)程代碼（Gevent協(xié)程就是基于greenlet實(shí)現(xiàn)）
• yield 生成器，借助生成器的特點(diǎn)也可以實(shí)現(xiàn)協(xié)程代碼。
• asyncio 在Python3.4中引入的模塊用于編寫協(xié)程代碼。
• async & awiat 在Python3.5中引入的兩個(gè)關(guān)鍵字，結(jié)合asyncio模塊可以更方便的編寫協(xié)程代碼。

在Python3.4之前官方未提供協(xié)程的類庫，一般大家都是使用greenlet等其他來實(shí)現(xiàn)。在Python3.4發(fā)布后官方正式支持協(xié)程，即：asyncio模塊。

在Python3.4-Python3.11的代碼中可以通過asyncio + yield from的方法來實(shí)現(xiàn)原生協(xié)程。

import time
import asyncio


@asyncio.coroutine
def task1():
    print('開始運(yùn)行IO任務(wù)1...')
    yield from asyncio.sleep(2)  # 假設(shè)該任務(wù)耗時(shí)2s
    print('IO任務(wù)1已完成，耗時(shí)2s')
    return task1.__name__


@asyncio.coroutine
def task2():
    print('開始運(yùn)行IO任務(wù)2...')
    yield from asyncio.sleep(3)  # 假設(shè)該任務(wù)耗時(shí)3s
    print('IO任務(wù)2已完成，耗時(shí)3s')
    return task2.__name__


@asyncio.coroutine
def main():

    # 把所有任務(wù)添加到task中
    tasks = [task1(), task2()]

    # 子生成器
    done, pending = yield from asyncio.wait(tasks)

    # done和pending都是一個(gè)任務(wù)，所以返回結(jié)果需要逐個(gè)調(diào)用result()
    for r in done:
        print(f'協(xié)程返回值：r.result()')


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    # 創(chuàng)建一個(gè)事件循環(huán)對象loop
    loop = asyncio.get_event_loop()
    try:
        # 完成事件循環(huán)，直到最后一個(gè)任務(wù)結(jié)束
        loop.run_until_complete(main())
    finally:
        loop.close()
    print('所有IO任務(wù)總耗時(shí)%.5f秒' % float(time.time()-start))

代碼解釋：

• @asyncio.coroutine 裝飾的生成器函數(shù)代表著一個(gè)任務(wù)
• yield from asyncio.sleep(3) 模擬一個(gè)IO操作，協(xié)程遇到IO會(huì)自動(dòng)切換
• loop.run_until_complete(main()) 啟動(dòng)一個(gè)事件循環(huán)，在循環(huán)中執(zhí)行所有任務(wù)。任務(wù)遇到IO自動(dòng)切換

輸出：

/Users/yield_from_demo.py:14: DeprecationWarning: "@coroutine" decorator is deprecated since Python 3.8, use "async def" instead
  def task2():
/Users/yield_from_demo.py:22: DeprecationWarning: "@coroutine" decorator is deprecated since Python 3.8, use "async def" instead
  def main():
/Users/yield_from_demo.py:28: DeprecationWarning: The explicit passing of coroutine objects to asyncio.wait() is deprecated since Python 3.8, and scheduled for removal in Python 3.11.
  done, pending = yield from asyncio.wait(tasks)
開始運(yùn)行IO任務(wù)1...
開始運(yùn)行IO任務(wù)2...
IO任務(wù)1已完成，耗時(shí)2s
IO任務(wù)2已完成，耗時(shí)3s
協(xié)程返回值：r.result()
協(xié)程返回值：r.result()
所有IO任務(wù)總耗時(shí)3.00188秒

以上就是Python異步編程之yield from的用法詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python yield from的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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