參悟yield 和yield from (加精)

 好久沒有複習協程知識了，翻看文檔感受像個小學生同樣，參悟了幾個小時總算是透了，大佬們莫要見笑。

 

yield用法：

　　next(itr)至關於 itr.send(None)，兩種方式都會觸發生成器運行

　　下面 代碼 # 1處 運行至 yield index 的第一次斷點 ， #2  對jump進行賦值 並運行至第二個斷點處 ...... 

def jumping_range(N):
    index = 0
    while index < N:
        # 經過send()發送的信息將賦值給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

 

 若是想要完成全部的賦值取值， 最後一次next()會觸發 StopIteration的錯誤 能夠加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

很少說直接代碼比較 ，下面一個例子

　　用yield實現

# 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]

由上面兩種方式對比，能夠看出，yield from後面加上可迭代對象，他能夠把可迭代對象裏的每一個元素一個一個的yield出來，對比yield來講代碼更加簡潔，結構更加清晰。

 

 

yield from 的深層次應用：

　　首先得知道一個概念：

　　

一、調用方：調用委派生成器的客戶端（調用方）代碼
二、委託生成器：包含yield from表達式的生成器函數
三、子生成器：yield from後面加的生成器函數

　　

# 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

# 委託生成器
def proxy_gen():
    while True:
        yield from average_gen()

# 調用方
def main():
    calc_average = proxy_gen()
    next(calc_average)            # 預激下生成器
    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()

 

委託生成器的做用： 在調用方和子生成器之間行成雙向通道

雙向通道的含義：調用方能夠經過send()直接發送消息給子生成器，而子生成器yield的值，也是直接返回給調用方。

 

注意：

你可能會常常看到有些代碼，還能夠在yield from前面看到能夠賦值。這是什麼用法？

你可能會覺得，子生成器yield回來的值，被委託生成器給攔截了。你能夠親自寫個demo運行試驗一下，並非你想的那樣。
由於咱們以前說了，委託生成器，只起一個橋樑做用，它創建的是一個雙向通道，它並無權利也沒有辦法，對子生成器yield回來的內容作攔截。

 

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，都意味着當前協程結束。
    return total,count,average

# 委託生成器
def proxy_gen():
    while True:
        # 只有子生成器要結束（return）了，yield from左邊的變量纔會被賦值，後面的代碼纔會執行。
        total, count, average = yield from average_gen()
        print("計算完畢！！\n總共傳入 {} 個數值， 總和：{}，平均數：{}".format(count, total, average))

# 調用方
def main():
    calc_average = proxy_gen()
    next(calc_average)            # 預激協程
    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)      # 結束協程
    # 若是此處再調用calc_average.send(10)，因爲上一協程已經結束，將重開一協程

if __name__ == '__main__':
    main()

結果：

10.0
15.0
20.0
計算完畢！！
總共傳入 3 個數值， 總和：60，平均數：20.0

 

淺層次談論yield from的做用，它能夠幫咱們處理異常