python协程系列(三)——yield from原理详解
声明:本文将详细讲解python协程的实现机理,为了彻底的弄明白它到底是怎么一回事,鉴于篇幅较长,将彻底从最简单的yield说起从最简单的生成器开始说起,因为很多看到这样一句话的时候很懵,即“yield也是一种简单的协程”,这到底是为什么呢?本次系列文章“python协程系列文章”将从最简单的生成器、yield、yield from说起,然后详细讲解asyncio的实现方式。本文主要讲解什么是yield from的详细实现、它有什么作用、实现动机是什么,将一层一层揭开它的面纱。
一、yield from 的简单实现
从前面的系列文章中,我们了解到,yield是每次“惰性返回”一个值,其实从名字中就能看出,yield from 是yield的升级改进版本,如果将yield理解成“返回”,那么yield from就是“从什么(生成器)里面返回”,这就构成了yield from的一般语法,即
yield from generator
这样的形式。我们通过一个简单例子来看:
def generator2():yield 'a'yield 'b'yield 'c'yield from generator1() #yield from iterable本质上等于 for item in iterable: yield item的缩写版yield from [11,22,33,44]yield from (12,23,34)yield from range(3)for i in generator2():print(i,end=' , ')
'''运行的结果为:
a , b , c , 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 11 , 22 , 33 , 44 , 12 , 23 , 34 , 0 , 1 , 2 ,
'''
总结:
从上面的代码可以看书,yield from 后面可以跟的可以是“ 生成器 、元组、 列表、range()函数产生的序列等可迭代对象”
简单地说,yield from generator 。实际上就是返回另外一个生成器。而yield只是返回一个元素。从这个层面来说,有下面的等价关系:yield from iterable本质上等于 for item in iterable: yield item 。
二、yield from的高级应用
当然,yield from既然称之为yield的升级改进版,如果仅仅是上面的那一点作用,显然这是不够的,因为那仅仅简化了一两句代码的事情。系列文章的上一篇讲解了yield所存在的缺点,参见上一篇文章:
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/85234610
yield from正式针对哪些不足来加以改进的。
1、针对yield无法获取生成器return的返回值
我们都知道,在使用yield生成器的时候,如果使用for语句去迭代生成器,则不会显式的出发StopIteration异常,而是自动捕获StopIteration异常,所以如果遇到return,只是会终止迭代,而不会触发异常,故而也就没办法获取return的值。如下:
def my_generator():for i in range(5):if i==2:return '我被迫中断了'else:yield idef main(generator):try:for i in generator: #不会显式触发异常,故而无法获取到return的值print(i)except StopIteration as exc:print(exc.value)g=my_generator() #调用
main(g)
'''运行结果为:
0
1
'''
从上面的例子可以看出,for迭代语句不会显式触发异常,故而无法获取到return的值,迭代到2的时候遇到return语句,隐式的触发了StopIteration异常,就终止迭代了,但是在程序中不会显示出来。
但是如果我是使用next(g)一次一次迭代,则会显式触发异常,但要获取return的返回值,我需要如下操作:
def my_generator():for i in range(5):if i==2:return '我被迫中断了'else:yield idef main(generator):try:print(next(generator)) #每次迭代一个值,则会显式出发StopIterationprint(next(generator))print(next(generator))print(next(generator))print(next(generator))except StopIteration as exc:print(exc.value) #获取返回的值g=my_generator()
main(g)
'''运行结果为:
0
1
我被迫中断了
'''
现在我们使用yield from来完成上面的同样的功能:
def my_generator():for i in range(5):if i==2:return '我被迫中断了'else:yield idef wrap_my_generator(generator): #定义一个包装“生成器”的生成器,它的本质还是生成器result=yield from generator #自动触发StopIteration异常,并且将return的返回值赋值给yield from表达式的结果,即resultprint(result)def main(generator):for j in generator:print(j)g=my_generator()
wrap_g=wrap_my_generator(g)
main(wrap_g) #调用
'''运行结果为:
0
1
我被迫中断了
'''
从上面的比较可以看出,yield from具有以下几个特点:
(1)上面的my_generator是原始的生成器,main是调用方,使用yield的时候,只涉及到这两个函数,即“调用方”与“生成器(协程函数)”是直接进行交互的,不涉及其他方法,即“调用方——>生成器函数(协程函数)”;
(2)在使用yield from的时候,多了一个对原始my_generator的包装函数,然后调用方是通过这个包装函数(后面会讲到它专有的名词)来与生成器进行交互的,即“调用方——>生成器包装函数——>生成器函数(协程函数)”;
(3)yield from iteration结构会在内部自动捕获 iteration生成器的StopIteration 异常。这种处理方式与 for 循环处理 StopIteration 异常的方式一样。而且对 yield from 结构来说,解释器不仅会捕获 StopIteration 异常,还会把return返回的值或者是StopIteration的value 属性的值变成 yield from 表达式的值,即上面的result。
2、yield from所实现的数据传输通道
前面总结的几个特点里面已经介绍了yield和yield from的数据交互方式,yield涉及到“调用方与生成器两者”的交互,生成器通过next()的调用将值返回给调用者,而调用者通过send()方法向生成器发送数据;
但是yield还有一个第三者函数,下面将先从相关的概念说起。
在PEP 380 使用了一些yield from使用的专门术语:
委派生成器:包含 yield from <iterable> 表达式的生成器函数;即上面的wrap_my_generator生成器函数
子生成器:从 yield from 表达式中 <iterable> 部分获取的生成器;即上面的my_generator生成器函数
调用方:调用委派生成器的客户端代码;即上面的main生成器函数
下图是这三者之间的交互关系(摘自博客园):
委派生成器在 yield from 表达式处暂停时,调用方可以直接把数据发给子生成器,子生成器再把产出的值发给调用方。子生成器返回之后,解释器会抛出StopIteration 异常,并把返回值附加到异常对象上,此时委派生成器会恢复。
总结:
(1)yield from主要设计用来向子生成器委派操作任务,但yield from可以向任意的可迭代对象委派操作;
(2)委派生成器(group)相当于管道,所以可以把任意数量的委派生成器连接在一起---一个委派生成器使用yield from 调用一个子生成器,而那个子生成器本身也是委派生成器,使用yield from调用另一个生成器。
3、针对yield存在的第二个缺点
首先看一下他要表述的意思是什么?它的局限性在于只能向它的直接调用者每次yield一个值。这意味着那些包含yield的代码不能像其他代码那样被分离出来放到一个单独的函数中。这也正是yield from
要解决的。具体参见上文:
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/85234610
这句话确实难以理解,但是他要表达的意思实际上是:因为生成器从定义上来看,就像是一个普通的函数,那么既然作为普通函数,就应该可以反反复复调用都没问题的,但是生成器却并不行。那为什么yield from可以解决这样的问题呢,主要是因为yield from后面可以跟任意一个生成器,即yield from可以将任意的任务为派给任意生成器函数,从而避免了子生成器直接向调用者返回单个值的情况。
(备注:这一块感觉自己也并不是理解的特别清楚,哪位大神看见,希望可以不吝赐教)
三、yield from的用法示例
其实yield from最重要的作用就是提供了一个“数据传输的管道”,下面通过一个简单的例子加以说明为什么是管道:
def average():total = 0.0 #数字的总和count = 0 #数字的个数avg = None #平均值while True:num = yield avgtotal += numcount += 1avg = total/countdef wrap_average(generator):yield from generator#定义一个函数,通过这个函数向average函数发送数值
def main(wrap):print(next(wrap)) #启动生成器print(wrap.send(10)) # 10print(wrap.send(20)) # 15print(wrap.send(30)) # 20print(wrap.send(40)) # 25g = average()
wrap=wrap_average(g)
main(wrap)'''运行结果为:
None
10.0
15.0
20.0
25.0
'''
从上面我们可以发现,调用方发送的数据是发给wrap_average的,怎么依然到了生成器函数average里面呢?这就是“数据传输管道的作用”。即主函数调用方main把各个value传给grouper ,而这个传入的值最终到达averager函数中; grouper并不知道传入的是什么值,因为从上面的代码看出,wrap_average里面完全没有处理这个值的任何代码!
现在是不是对“数据传输管道”更加理解了呢?
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