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Python连载41-yield from详解、委派生成器
一、
1.yield from
（1）调用协程为了得到返回值，协程必须正常终止
（2）生成器正常终止会发出StopIteration异常，异常对象的value属性保存返回值。
（3）yield from从内部捕获StopIteration异常
我们举个例子
def gen(): for c in "AB": yield c #list直接用生成器作为参数 print(list(gen())) def gen_new(): yield from "AB" print(list(gen_new())
解释：我们从中可以看出，两个函数最后返回的结果是一致的，可以用下面的图片来解释它们的运行过程，第二个函数增加了一个管道层，使得这个函数更加灵活；第一个函数中，list向迭代器逐一要值，然后一起输出出来；第二个函数，向管道要值，然后管道收集到所有的迭代数，然后再一并返回给list函数
2.委派生成器
（1）包含yield from表达式的生成器函数
（2）委派生成器在yield from表达式暂停，调用方可以直接把数据发给自生成器
（3）子生成器再把产出的值发给调用方
（4）子生成器在最后，解释器会抛出StopIteration，并且把返回值附加到异常对象上
举个例子：
from collections import namedtuple ResClass = namedtuple("Res","count average") #子生成器 def average(): total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield #None是哨兵值 if term is None: break total += term count += 1 average = total/count return ResClass(count,average) #委派生成器 def grouper(storages,key): while True: #获取averager()返回的值 storages[key] = yield from average() #客户端代码 def abc(): process_data = { "boys_2":[39.0,40.8,43.2,43.1,38.6,41.4,40.6,36.3], "boys_1":[1.38,1.5,1.32,1.25,1.37,1.48,1.25,1.49,1.46] } storages = {} for k,v in process_data.items(): #获取协程 coroutine = grouper(storages,k) #预激协程 next(coroutine) #发送数据到协程 for dt in v: coroutine.send(dt) #终止协程 coroutine.send(None) print(storages) #run if __name__ == "__main__": abc()
#解释：
#1.外层for循环每次迭代会新建一个grouper实例，赋值给coroutine变量；grouper是委派生成器生成
#2.调用next(coroutine),预激委派生成器grouper，此时进入while True循环，调用子生成器average
#3.内层for循环调用coroutine.send(value),直接把值传给子生成器average，同时，当前的grouper
#4.内层循环结束后，grouper实例依旧在yield from表达式处暂停，因此，grouper函数定义体中
#5.coroutine.send(None)终止averager子生成器，子生成器抛出StopIteration异常并将返回数组
二、源码
d27_4_yield_from_and_delegate_generator.py
https://github.com/ruigege66/Python_learning/blob/master/d27_4_yield_from_and_delegate_generator.py
2.CSDN：https://blog.csdn.net/weixin_44630050（心悦君兮君不知-睿）
出 处：https://www.cnblogs.com/ruigege0000/p/11657891.html
