详解 Python 中的 yield from 语法

本文详细解析Python中的yield from语法,包括其语义描述、StopIteration异常扩展、等价代码转换、重构注意事项及图解分析,阐述了yield from如何在生成器之间建立透明管道,实现值的双向传递。

详解 Python 中的 yield from 语法

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0. 参考资料


1. 语法和语义描述

yield from <expr> 这种表达式语法可以出现在一个生成器内部。
其中 <expr> 必须是一个可迭代对象,我们从中获取迭代器。
迭代器会运行直至元素耗尽,在此过程中,它直接从包含 yield from 表达式的生成器(委派生成器 delegating generator)的调用方 caller 获取值,并向其生成值。
此外,当该迭代器是另一个生成器的时候,子生成器可以执行 return 语句,该语句的值会成为 yield from 表达式的值。

yield from 表达式的完整语义如下:

  • 迭代器生成的任何值都会直接传给调用方
  • 通过 send 发送给委派生成器的值会直接传给迭代器。如果发送的值为 None,会调用迭代器的 __next__() 方法。如果发送的值不是 None,会调用迭代器的 send() 方法。如果调用时抛出了 StopIteration 异常,委派生成器恢复运行。任何其他的异常会向上传播给委派生成器。
  • throw 给委派生成器的异常中,除了 GeneratorExit 异常,都会传递给迭代器的 throw() 方法。如果调用抛出 StopIteration,委派生成器恢复运行。任何其他的异常会向上传播给委派生成器。
  • 如果向委派生成器 throwGeneratorExit 异常,或者调用了委派生成器的 close() 方法,则会调用迭代器的 close() 方法(如果它有的话)。如果调用导致异常,它会向上传播给委派生成器。否则,委派生成器自身抛出 GeneratorExit 异常。
  • yield from 表达式的值是迭代器终止时抛出的 StopIteration 异常的第一个参数。
  • 生成器中的 return expr 会在生成器退出的时候抛出 StopIteration(expr) 异常。

2. 扩展了 StopIteration

为了方便,StopIteration 异常被赋予一个 value 属性,它会存储 StopIteration 的第一个参数,如果没有参数,则为 None


3. 等价代码

  1. RESULT = yield from EXPR
    变量说明:
  • _i 子生成器
  • _y 子生成器产出的值
  • _r 最终结果,即子生成器运行结束后 yield from 表达式的值
  • _s 发送的值,调用方发给委派生成器的值,这个值会转发给子生成器
  • _e 异常对象

RESULT = yield from EXPR 在语义上与下面的代码等价:

# EXPR 是可迭代对象,使用 iter() 来获取迭代器
_i = iter(EXPR)
try
### Python 中 `yield` 语法详解及使用场景 #### 什么是 `yield` `yield` 是 Python 中的关键字之一,用于定义生成器函数(Generator Function)。与普通的返回值不同的是,`yield` 不会终止整个函数的执行流程,而是在每次调用时暂停并记住当前的状态,直到下一次被重新激活继续执行。这种机制非常适合于按需生成大量数据的情况,因为它不需要一次性加载所有的数据到内存中[^4]。 #### 基础用法 最简单的形式如下所示: ```python def simple_generator(): yield 1 yield 2 yield 3 gen = simple_generator() print(next(gen)) # 输出 1 print(next(gen)) # 输出 2 print(next(gen)) # 输出 3 ``` 在这个例当中,每当调用了内置函数 `next()` 后,生成器便会恢复其最后停止的位置,并继续向下执行直至遇到下一个 `yield` 或者抛出 StopIteration 异常为止。 #### 复杂应用实例——树形结构遍历 考虑这样一个需求:给定一棵嵌套列表表示的二叉树或其他任意形状的树状图谱,我们希望找到其中所有叶节点组成的集合。此时就可以利用递归配合 `yield` 来简化我们的代码逻辑: ```python def traverse_tree(tree): for node in tree: if isinstance(node, list) or isinstance(node, tuple): yield from traverse_tree(node) else: yield node tree_structure = [[[[1], [2]], [[[3]]]], []] for leaf in traverse_tree(tree_structure): print(leaf) # 结果依次打印 1, 2, 3 ``` 这里引入了 PEP 380 提议的新特性 `yield from`, 它允许我们将生成器的结果直接传递给父级调用方,从而进一步减少了冗余代码量[^2]. #### 性能优势与其他注意事项 相比传统方法构建完整的序列再逐一访问而言,采用基于生成器的方式能够显著降低内存占用率,尤其适用于处理超大规模数据集的情形之下。然而值得注意的一点在于,由于生成器本身不具备随机存取的能力,因此对于那些频繁涉及索引操作的应用场合来说可能并不适用[^5]. --- ###
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