本篇内容介绍了“Python中怎么理解yield from语法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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在上一篇中，我们从生成器的基本认识与使用，成功过渡到了协程。
但一定有许多人，只知道协程是个什么东西，但并不知道为什么要用协程？换句话来说，并不知道在什么情况下用协程？它相比多线程来说，有哪些过人之处呢？
在开始讲yield from 之前，我想先解决一下这个给很多人带来困惑的问题。
举个例子。假如我们做一个爬虫。我们要爬取多个网页，这里简单举例两个网页(两个spider函数)，获取HTML（耗IO耗时），然后再对HTML对行解析取得我们感兴趣的数据。
我们的代码结构精简如下：
def spider_01(url):
html = get_html(url)
...
data = parse_html(html)
def spider_02(url):
html = get_html(url)
...
data = parse_html(html)
我们都知道，get_html()等待返回网页是非常耗IO的，一个网页还好，如果我们爬取的网页数据极其庞大，这个等待时间就非常惊人，是极大的浪费。
聪明的程序员，当然会想如果能在get_html()这里暂停一下，不用傻乎乎地去等待网页返回，而是去做别的事。等过段时间再回过头来到刚刚暂停的地方，接收返回的html内容，然后还可以接下去解析parse_html(html)。
利用常规的方法，几乎是没办法实现如上我们想要的效果的。所以Python想得很周到，从语言本身给我们实现了这样的功能，这就是yield语法。可以实现在某一函数中暂停的效果。
试着思考一下，假如没有协程，我们要写一个并发程序。可能有以下问题
1）使用最常规的同步编程要实现异步并发效果并不理想，或者难度极高。2）由于GIL锁的存在，多线程的运行需要频繁的加锁解锁，切换线程，这极大地降低了并发性能；
而协程的出现，刚好可以解决以上的问题。它的特点有
00001. 协程是在单线程里实现任务的切换的
00002. 利用同步的方式去实现异步
00003. 不再需要锁，提高了并发性能
yield from 是在Python3.3才出现的语法。所以这个特性在Python2中是没有的。
yield from 后面需要加的是可迭代对象，它可以是普通的可迭代对象，也可以是迭代器，甚至是生成器。
简单应用：拼接可迭代对象
我们可以用一个使用yield和一个使用yield from的例子来对比看下。
使用yield
# 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:
for i in item:
yield i
new_list=gen(astr, alist, adict， agen)print(list(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]
由上面两种方式对比，可以看出，yield from后面加上可迭代对象，他可以把可迭代对象里的每个元素一个一个的yield出来，对比yield来说代码更加简洁，结构更加清晰。
复杂应用：生成器的嵌套
如果你认为只是 yield from 仅仅只有上述的功能的话，那你就太小瞧了它，它的更强大的功能还在后面。
当 yield from 后面加上一个生成器后，就实现了生成的嵌套。
当然实现生成器的嵌套，并不是一定必须要使用yield from，而是使用yield from可以让我们避免让我们自己处理各种料想不到的异常，而让我们专注于业务代码的实现。如果自己用yield去实现，那只会加大代码的编写难度，降低开发效率，降低代码的可读性。既然Python已经想得这么周到，我们当然要好好利用起来。
讲解它之前，首先要知道这个几个概念
1、调用方：调用委派生成器的客户端（调用方）代码2、委托生成器：包含yield from表达式的生成器函数3、子生成器：yield from后面加的生成器函数
你可能不知道他们都是什么意思，没关系，来看下这个例子。
这个例子，是实现实时计算平均值的。比如，第一次传入10，那返回平均数自然是10.第二次传入20，那返回平均数是(10+20)/2=15第三次传入30，那返回平均数(10+20+30)/3=20
# 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
# 委托生成器def proxy_gen():
while True:
yield from average_gen()
# 调用方def main():
calc_average = proxy_gen()
next(calc_average) # 预激下生成器
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()
认真阅读以上代码，你应该很容易能理解，调用方、委托生成器、子生成器之间的关系。我就不多说了
委托生成器的作用是：在调用方与子生成器之间建立一个双向通道。
所谓的双向通道是什么意思呢？调用方可以通过send()直接发送消息给子生成器，而子生成器yield的值，也是直接返回给调用方。
你可能会经常看到有些代码，可以在yield from前面看到可以赋值。这是什么用法？
你可能会以为，子生成器yield回来的值，被委托生成器给拦截了。你可以亲自写个demo运行试验一下，并不是你想的那样。因为我们之前说了，委托生成器，只起一个桥梁作用，它建立的是一个双向通道，它并没有权利也没有办法，对子生成器yield回来的内容做拦截。
为了解释这个用法，我还是用上述的例子，并对其进行了一些改造。添加了一些注释，希望你能看得明白。
按照惯例，我们还是举个例子。
# 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，都意味着当前协程结束。
return total,count,average
# 委托生成器def proxy_gen():
while True:
# 只有子生成器要结束（return）了，yield from左边的变量才会被赋值，后面的代码才会执行。
total, count, average = yield from average_gen()
print("计算完毕！！\n总共传入 {} 个数值， 总和：{}，平均数：{}".format(count, total, average))
# 调用方def main():
calc_average = proxy_gen()
next(calc_average) # 预激协程
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) # 结束协程
# 如果此处再调用calc_average.send(10)，由于上一协程已经结束，将重开一协程
if __name__ == '__main__':
main()
运行后，输出
10.015.020.0计算完毕！！总共传入 3 个数值， 总和：60，平均数：20.0
学到这里，我相信你肯定要问，既然委托生成器，起到的只是一个双向通道的作用，我还需要委托生成器做什么？我调用方直接调用子生成器不就好啦？
高能预警~~~
下面我们来一起探讨一下，到底yield from 有什么过人之处，让我们非要用它不可。
如果我们去掉委托生成器，而直接调用子生成器。那我们就需要把代码改成像下面这样，我们需要自己捕获异常并处理。而不像使yield from那样省心。
# 子生成器# 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
return total,count,average
# 调用方def main():
calc_average = average_gen()
next(calc_average) # 预激协程
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
# ----------------注意-----------------
try:
calc_average.send(None)
except StopIteration as e:
total, count, average = e.value
print("计算完毕！！\n总共传入 {} 个数值， 总和：{}，平均数：{}".format(count, total, average))
# ----------------注意-----------------
if __name__ == '__main__':
main()
此时的你，可能会说，不就一个StopIteration的异常吗？自己捕获也没什么大不了的。
你要是知道yield from在背后为我们默默无闻地做了哪些事，你就不会这样说了。
具体yield from为我们做了哪些事，可以参考如下这段代码。
#一些说明"""_i：子生成器，同时也是一个迭代器_y：子生成器生产的值_r：yield from 表达式最终的值_s：调用方通过send()发送的值_e：异常对象"""
_i = iter(EXPR)
try:
_y = next(_i)except StopIteration as _e:
_r = _e.value
else:
while 1:
try:
_s = yield _y
except GeneratorExit as _e:
try:
_m = _i.close
except AttributeError:
pass
else:
_m()
raise _e
except BaseException as _e:
_x = sys.exc_info()
try:
_m = _i.throw
except AttributeError:
raise _e
else:
try:
_y = _m(*_x)
except StopIteration as _e:
_r = _e.value
break
else:
try:
if _s is None:
_y = next(_i)
else:
_y = _i.send(_s)
except StopIteration as _e:
_r = _e.value
breakRESULT = _r
以上的代码，稍微有点复杂，有兴趣的同学可以结合以下说明去研究看看。
00001. 迭代器（即可指子生成器）产生的值直接返还给调用者
00002. 任何使用send()方法发给委派生产器（即外部生产器）的值被直接传递给迭代器。如果send值是None，则调用迭代器next()方法；如果不为None，则调用迭代器的send()方法。如果对迭代器的调用产生StopIteration异常，委派生产器恢复继续执行yield from后面的语句；若迭代器产生其他任何异常，则都传递给委派生产器。
00003. 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,即可能会产生AttributeError 异常。
00004. 除了GeneratorExit 异常外的其他抛给委派生产器的异常，将会被传递到迭代器的throw()方法。如果迭代器throw()调用产生了StopIteration异常，委派生产器恢复并继续执行，其他异常则传递给委派生产器。
00005. 如果GeneratorExit异常被抛给委派生产器，或者委派生产器的close()方法被调用，如果迭代器有close()的话也将被调用。如果close()调用产生异常，异常将传递给委派生产器。否则，委派生产器将抛出GeneratorExit 异常。
00006. 当迭代器结束并抛出异常时，yield from表达式的值是其StopIteration 异常中的第一个参数。
00007. 一个生成器中的return expr语句将会从生成器退出并抛出 StopIteration(expr)异常。
“Python中怎么理解yield from语法”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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