在实践中，Python 3.3 中yield from语法的主要用途是什么

让我们先解决一件事.yield from g等于for v in g: yield vdoes not even begin to do justice的解释是yield from的意思.因为，让我们面对现实吧，如果yield from只是扩展了for循环，那么就不需要向语言中添加yield from，也不需要在Python 2中实现大量新特性.十、

yield from意味着什么establishes a transparent bidirectional connection between the caller and the sub-generator:

• 该连接是"透明的"，因为它也将正确地传播所有内容，而不仅仅是生成的元素(例如，传播异常).

• 这种连接是"双向的"，即数据可以通过生成器from和to发送.

(If we were talking about TCP, 100 might mean "now temporarily disconnect my client's socket and reconnect it to this other server socket".)

顺便说一句，如果你不确定sending data to a generator甚至意味着什么，你需要放下所有的东西，首先阅读coroutines，它们非常有用(与subroutines相比)，但不幸的是在Python中不太为人所知.Dave Beazley's Curious Course on Coroutines是一个很好的开始.Read slides 24-33快速入门.

使用Year From从生成器读取数据

def reader():
    """A generator that fakes a read from a file, socket, etc."""
    for i in range(4):
        yield '<< %s' % i

def reader_wrapper(g):
    # Manually iterate over data produced by reader
    for v in g:
        yield v

wrap = reader_wrapper(reader())
for i in wrap:
    print(i)

# Result
<< 0
<< 1
<< 2
<< 3

我们不需要手动迭代reader()次，只需要yield from次.

def reader_wrapper(g):
    yield from g

这是可行的，我们消除了一行代码.也许意图更清楚一点(或者不是).但生活不会改变.

使用yield 率将数据发送到生成器(协同程序)-第1部分

现在让我们做一些更有趣的事情.让我们创建一个名为writer的协同程序，它接受发送给它的数据，并写入套接字、fd等.

def writer():
    """A coroutine that writes data *sent* to it to fd, socket, etc."""
    while True:
        w = (yield)
        print('>> ', w)

现在的问题是，包装器函数应该如何处理向编写器发送数据，以便发送到包装器的任何数据都是transparently发送到writer()？

def writer_wrapper(coro):
    # TBD
    pass

w = writer()
wrap = writer_wrapper(w)
wrap.send(None)  # "prime" the coroutine
for i in range(4):
    wrap.send(i)

# Expected result
>>  0
>>  1
>>  2
>>  3

包装器需要处理发送给它的数据(显然)，并且在for循环耗尽时也应该处理StopIteration.显然，仅仅做for x in coro: yield x是不行的.这是一个有效的版本.

def writer_wrapper(coro):
    coro.send(None)  # prime the coro
    while True:
        try:
            x = (yield)  # Capture the value that's sent
            coro.send(x)  # and pass it to the writer
        except StopIteration:
            pass

或者，我们可以这么做.

def writer_wrapper(coro):
    yield from coro

这节省了6行代码，使其更具可读性，而且可以正常工作.魔术！

将数据发送到生成器的成品率-第2部分-异常处理

让我们把它变得更复杂.如果我们的作者需要处理异常呢？假设writer处理SpamException，如果遇到SpamException，它会打印***.

class SpamException(Exception):
    pass

def writer():
    while True:
        try:
            w = (yield)
        except SpamException:
            print('***')
        else:
            print('>> ', w)

如果我们不换writer_wrapper美元呢？它能用吗？我们试试吧

# writer_wrapper same as above

w = writer()
wrap = writer_wrapper(w)
wrap.send(None)  # "prime" the coroutine
for i in [0, 1, 2, 'spam', 4]:
    if i == 'spam':
        wrap.throw(SpamException)
    else:
        wrap.send(i)

# Expected Result
>>  0
>>  1
>>  2
***
>>  4

# Actual Result
>>  0
>>  1
>>  2
Traceback (most recent call last):
  ... redacted ...
  File ... in writer_wrapper
    x = (yield)
__main__.SpamException

嗯，它不起作用，因为x = (yield)只会引发异常，所有事情都会崩溃停止.让我们让它正常工作，但是手动处理异常并发送它们或将它们抛入子生成器(writer)

def writer_wrapper(coro):
    """Works. Manually catches exceptions and throws them"""
    coro.send(None)  # prime the coro
    while True:
        try:
            try:
                x = (yield)
            except Exception as e:   # This catches the SpamException
                coro.throw(e)
            else:
                coro.send(x)
        except StopIteration:
            pass

这很管用.

# Result
>>  0
>>  1
>>  2
***
>>  4

但这也一样！

def writer_wrapper(coro):
    yield from coro

yield from透明地处理发送值或将值放入子生成器.

不过，这仍然不能涵盖所有的角落 case .如果外部发电机关闭会发生什么情况？如果子生成器返回值(是的，在Python3.3+中，生成器可以返回值)，返回值应该如何传播？That yield from transparently handles all the corner cases is really impressive.yield from真的很神奇，可以处理所有这些案件.

我个人觉得yield from是一个糟糕的关键词 Select ，因为它没有让two-way的本质变得明显.还提出了其他关键字(如delegate个，但被拒绝了，因为向语言中添加一个新关键字比组合现有关键字困难得多.

总之，最好将yield from想象成调用者和子生成器之间的101.

参考资料:

1. PEP 380.授权给子生成器的语法(Ewing)[v3.3，2009-02-13]
2. PEP 342 -