[python]生成器yield from

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我是靠谱客的博主负责山水，最近开发中收集的这篇文章主要介绍[python]生成器yield from，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

#python3.3新加了yield from语法
from itertools import chain
#chain,把几个可迭代的对象，连接在一起，进行迭代遍历
my_list = [1,2,3]
my_dict = {
"bobby1":"http://projectsedu.com",
"bobby2":"http://www.imooc.com",
}
for value in chain(my_list, my_dict, range(5,10)):
print(value)
==========================================
1
2
3
bobby1
bobby2
5
6
7
8
9
#####################################################
#实现的原理
def my_chain(*args, **kwargs):
for my_iterable in args:
for value in my_iterable:
yield value
#yield from iterable
def my_chain(*args, **kwargs):
for my_iterable in args:
yield from my_iterable
#yield from 后面跟一个可迭代对象，可把代码更加简洁。结果也是一样的
for value in my_chain(my_list, my_dict, range(5,10)):
print(value)
#打印出来的结果也是一样的。
#yield和yield from的区别
def g1(iterable):
yield iterable
def g2(iterable):
yield from iterable
for value in g1(range(10)):
print(value)
#range(0, 10) 生成的原来的值
for value in g2(range(10)):
print(value)
#yield from会迭代range(0, 10)里面的每一个值
=========================================
range(0, 10)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
# yield from应用
def g1(gen):
yield from gen
def main():
g = g1()
g.send(None)
#1. main 调用方 g1(委托生成器) gen 子生成器
#1. yield from会在调用方与子生成器之间建立一个双向通道
# 调用方，发送的close、send、throw都是直接发送到 子生成器里面的

# yield from的一个使用例子
final_result = {}
def sales_sum(pro_name):
total = 0
nums = []
while True:
x = yield
#4.这里接受处理值
print(pro_name+"销量: ", x)
if not x:
#6.x是none时，就会退出
break
total += x
nums.append(x)
return total, nums
#7.返回这个值
def middle(key):
while True:
final_result[key] = yield from sales_sum(key) #2.激活了yield from
8.StopIteration时，return值返回给final_result
print(key+"销量统计完成！！.")
# 注意的点
# 调用方main是直接和子生成器sales_sum通信的
def main():
data_sets = {
"bobby牌面膜": [1200, 1500, 3000],
"bobby牌手机": [28,55,98,108 ],
"bobby牌大衣": [280,560,778,70],
}
for key, data_set in data_sets.items():
print("start key:", key)
m = middle(key)
m.send(None) # 1.预激middle协程 也可以使用next
for value in data_set:
m.send(value)
# 3.给协程传递每一组的值[1200, 1500, 3000]
m.send(None) #5.send none时结束
print("final_result:", final_result)
if __name__ == '__main__':
main()
====================================================================================
output
start key: bobby牌面膜
bobby牌面膜销量:
1200
bobby牌面膜销量:
1500
bobby牌面膜销量:
3000
bobby牌面膜销量:
None
bobby牌面膜销量统计完成！！.
start key: bobby牌手机
bobby牌手机销量:
28
bobby牌手机销量:
55
bobby牌手机销量:
98
bobby牌手机销量:
108
bobby牌手机销量:
None
bobby牌手机销量统计完成！！.
start key: bobby牌大衣
bobby牌大衣销量:
280
bobby牌大衣销量:
560
bobby牌大衣销量:
778
bobby牌大衣销量:
70
bobby牌大衣销量:
None
bobby牌大衣销量统计完成！！.
final_result: {'bobby牌面膜': (5700, [1200, 1500, 3000]), 'bobby牌手机': (289, [28, 55, 98, 108]), 'bobby牌大衣': (1688, [280, 560, 778, 70])}

#上面的例子为什么要使用 yield from
def g():
x = yield 'ooo'
print(x)
my_g = g()
my_g.send(None)
my_g.send('ffffff')
=========================================================
ffffff
Traceback (most recent call last):
File "C:/DLLM/aas.py", line 6, in <module>
my_g.send('ffffff')
StopIteration
#结束这个生成器时，会有一个StopIteration异常
----------------------------------------------------------------------
def sales_sum(pro_name):
total = 0
nums = []
while True:
x = yield
print(pro_name+"销量: ", x)
if not x:
break
total += x
nums.append(x)
return total, nums
if __name__ == "__main__":
my_gen = sales_sum("bobby牌手机")
my_gen.send(None)
my_gen.send(1200)
my_gen.send(1500)
my_gen.send(3000)
my_gen.send(None)
=============================================================================
StopIteration
Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-d7e46ea3332d> in <module>()
17
my_gen.send(1500)
18
my_gen.send(3000)
---> 19
my_gen.send(None)
20
StopIteration: (5700, [1200, 1500, 3000])
#结束这个生成器时，会有一个StopIteration异常
#如果我们自己处理要这样
if __name__ == "__main__":
my_gen = sales_sum("bobby牌手机")
my_gen.send(None)
my_gen.send(1200)
my_gen.send(1500)
my_gen.send(3000)
try:
my_gen.send(None)
except StopIteration as e:
result = e.value
print(result)
===================================
bobby牌手机销量:
1200
bobby牌手机销量:
1500
bobby牌手机销量:
3000
bobby牌手机销量:
None
(5700, [1200, 1500, 3000])
#用yield from能使我们省去了catch StopIteration的异常

“”"

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；
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；
调用方让子生成器自己抛出异常
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；
“”"

“”"

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；
子生成器退出的时候，最后的return EXPR，会触发一个StopIteration(EXPR)异常；
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；
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”；
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”；
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。

“”"