前言

最近在捣鼓Autobahn，它有给出个例子是基于asyncio 的，想着说放到pypy3上跑跑看竟然就……失败了。 pip install asyncio直接报invalid syntax，粗看还以为2to3处理的时 候有问题——这不能怪我，好～多package都是用2写了然后转成3的——结果发 现asyncio本来就只支持3.3+的版本，才又回头看代码，赫然发现一句 yield from；yield我知道，但是yield from是神马？

PEP-380

好吧这个标题是我google出来的，yield from的前世今生都在 这个PEP里面，总之大意是原本的yield语句只能将CPU控制权 还给直接调用者，当你想要将一个generator或者coroutine里带有 yield语句的逻辑重构到另一个generator（原文是subgenerator） 里的时候，会非常麻烦，因为外面的generator要负责为里面的 generator做消息传递；所以某人有个想法是让python把消息传递 封装起来，使其对程序猿透明，于是就有了yield from。

PEP-380规定了yield from的语义，或者说嵌套的generator应该 有的行为模式。

假设A函数中有这样一个语句

yield from B()

B()返回的是一个可迭代（iterable）的对象b，那么A()会返回一个 generator——照我们的命名规范，名字叫a——那么：

1. b迭代产生的每个值都直接传递给a的调用者。
2. 所有通过send方法发送到a的值都被直接传递给b. 如果发送的 值是None，则调用b的__next__()方法，否则调用b的send 方法。如果对b的方法调用产生StopIteration异常，a会继续 执行yield from后面的语句，而其他异常则会传播到a中，导 致a在执行yield from的时候抛出异常。
3. 如果有除GeneratorExit以外的异常被throw到a中的话，该异常 会被直接throw到b中。如果b的throw方法抛出StopIteration， a会继续执行；其他异常则会导致a也抛出异常。
4. 如果一个GeneratorExit异常被throw到a中，或者a的close 方法被调用了，并且b也有close方法的话，b的close方法也 会被调用。如果b的这个方法抛出了异常，则会导致a也抛出异常。 反之，如果b成功close掉了，a也会抛出异常，但是是特定的  GeneratorExit异常。
5. a中yield from表达式的求值结果是b迭代结束时抛出的  StopIteration异常的第一个参数。
6. b中的return <expr>语句实际上会抛出StopIteration(<expr>) 异常，所以b中return的值会成为a中yield from表达式的返回值。
   

为神马会有这么多要求？因为generator这种东西的行为在加入throw 方法之后变得非常复杂，特别是几个generator在一起的情况，需要 类似进程管理的元语对其进行操作。上面的所有要求都是为了统一 generator原本就复杂的行为，自然简单不下来啦。

我承认我一下没看明白PEP的作者到底想说什么，于是动手“重构” 一遍大概会有点帮助。

一个没用的例子

说没用是因为你大概不会真的想把程序写成这样，但是……反正能说明 问题就够了。

设想有这样一个generator函数：

def inner():
 coef = 1
 total = 0
 while True:
 try:
  input_val = yield total
  total = total + coef * input_val
 except SwitchSign:
  coef = -(coef)
 except BreakOut:
  return total

这个函数生成的generator将从send方法接收到的值累加到局部 变量total中，并且在收到BreakOut异常时停止迭代；至于另外 一个SwitchSign异常应该不难理解，这里就不剧透了。

从代码上看，由inner()函数得到的generator通过send接收用于 运算的数据，同时通过throw方法接受外部代码的控制以执行不同 的代码分支，目前为止都很清晰。

接下来因为需求有变动，我们需要在inner()这段代码的前后分别加 入初始化和清理现场的代码。鉴于我认为“没坏的代码就不要动”，我 决定让inner()维持现状，然后再写一个outer() ，把添加的代码放在 outer()里，并提供与inner()一样的操作接口。由于inner()利用了 generator的若干特性，所以outer()也必须做到这五件事情：

1. outer()必须生成一个generator；
2. 在每一步的迭代中，outer()要帮助inner()返回迭代值；
3. 在每一步的迭代中，outer()要帮助inner()接收外部发送的数据；
4. 在每一步的迭代中，outer()要处理inner()接收和抛出所有异常；
5. 在outer()被close的时候，inner()也要被正确地close掉。
   

根据上面的要求，在只有yield的世界里，outer()可能是长这样的：

def outer1():
 print("Before inner(), I do this.")
 i_gen = inner()
 input_val = None
 ret_val = i_gen.send(input_val)
 while True:
 try:
  input_val = yield ret_val
  ret_val = i_gen.send(input_val)
 except StopIteration:
  break
 except Exception as err:
  try:
  ret_val = i_gen.throw(err)
  except StopIteration:
  break
 print("After inner(), I do that.")

WTF，这段代码比inner()本身还要长，而且还没处理close操作。

现在我们来试试外星科技：

def outer2():
 print("Before inner(), I do this.")
 yield from inner()
 print("After inner(), I do that.")

除了完全符合上面的要求外，这四行代码打印出来的时候还能省点纸。

我们可以在outer1()和outer2()上分别测试 数据 以及 异常 的传递，不难发现这两个generator的行为基本上是一致的。既然如此， 外星科技当然在大多数情况下是首选。

对generator和coroutine的疑问

从以前接触到Python下的coroutine就觉得它怪怪的，我能看清它们的 行为模式，但是并不明白为什么要使用这种模式，generator和 coroutine具有一样的对外接口，是generator造就了coroutine呢，还 是coroutine造就了generator？最让我百思不得其解的是，Python下 的coroutine将“消息传递”和“调度”这两种操作绑在一个yield 上——即便有了yield from，这个状况还是没变过——我看不出这样做 的必要性。如果一开始就从语法层面将这两种语义分开，并且为 generator和coroutine分别设计一套接口，coroutine的概念大概也会 容易理解一些。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家学习或者使用python能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。