[python]生成器yield from

内容导读

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内容图文

#python3.3新加了yield from语法
from itertools import chain
#chain,把几个可迭代的对象，连接在一起，进行迭代遍历
my_list = [1,2,3]
my_dict = {
    "bobby1":"http://projectsedu.com",
    "bobby2":"http://www.imooc.com",
}
for value in chain(my_list, my_dict, range(5,10)):
    print(value)

==========================================
1
2
3
bobby1
bobby2
5
6
7
8
9
#####################################################


#实现的原理
def my_chain(*args, **kwargs):
    for my_iterable in args:
        for value in my_iterable:
             yield value
             
#yield from iterable
def my_chain(*args, **kwargs):
    for my_iterable in args:
        yield from my_iterable    #yield from 后面跟一个可迭代对象，可把代码更加简洁。结果也是一样的
        
for value in my_chain(my_list, my_dict, range(5,10)):
    print(value)		#打印出来的结果也是一样的。


#yield和yield from的区别
def g1(iterable):
    yield iterable

def g2(iterable):
    yield from iterable

for value in g1(range(10)):
    print(value)  #range(0, 10) 生成的原来的值
for value in g2(range(10)):
    print(value)  #yield from会迭代range(0, 10)里面的每一个值
     =========================================
       range(0, 10)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9


# yield from应用
def g1(gen):
    yield from gen

def main():
    g = g1()
    g.send(None)

#1. main 调用方 g1(委托生成器) gen 子生成器
#1. yield from会在调用方与子生成器之间建立一个双向通道
# 调用方，发送的close、send、throw都是直接发送到 子生成器里面的

# yield from的一个使用例子
final_result = {}



def sales_sum(pro_name):
    total = 0
    nums = []
    while True:
        x = yield    #4.这里接受处理值
        print(pro_name+"销量: ", x)
        if not x:  #6.x是none时，就会退出
            break
        total += x
        nums.append(x)
    return total, nums   #7.返回这个值


def middle(key):
    while True:
        final_result[key] = yield from sales_sum(key) #2.激活了yield from      8.StopIteration时，return值返回给final_result
        print(key+"销量统计完成！！.")

        
# 注意的点
# 调用方main是直接和子生成器sales_sum通信的
def main():
    data_sets = {
        "bobby牌面膜": [1200, 1500, 3000],
        "bobby牌手机": [28,55,98,108 ],
        "bobby牌大衣": [280,560,778,70],
    }
    for key, data_set in data_sets.items():
        print("start key:", key)
        m = middle(key)
        m.send(None) # 1.预激middle协程 也可以使用next
        for value in data_set:
            m.send(value)   # 3.给协程传递每一组的值[1200, 1500, 3000]
        m.send(None) #5.send none时结束
    print("final_result:", final_result)

if __name__ == '__main__':
    main()
====================================================================================
output
start key: bobby牌面膜
bobby牌面膜销量:  1200
bobby牌面膜销量:  1500
bobby牌面膜销量:  3000
bobby牌面膜销量:  None
bobby牌面膜销量统计完成！！.
start key: bobby牌手机
bobby牌手机销量:  28
bobby牌手机销量:  55
bobby牌手机销量:  98
bobby牌手机销量:  108
bobby牌手机销量:  None
bobby牌手机销量统计完成！！.
start key: bobby牌大衣
bobby牌大衣销量:  280
bobby牌大衣销量:  560
bobby牌大衣销量:  778
bobby牌大衣销量:  70
bobby牌大衣销量:  None
bobby牌大衣销量统计完成！！.
final_result: {'bobby牌面膜': (5700, [1200, 1500, 3000]), 'bobby牌手机': (289, [28, 55, 98, 108]), 'bobby牌大衣': (1688, [280, 560, 778, 70])}

#上面的例子为什么要使用 yield from

def g():
    x = yield 'ooo'
    print(x)
my_g = g()
my_g.send(None)
my_g.send('ffffff')
=========================================================
ffffff
Traceback (most recent call last):
  File "C:/DLLM/aas.py", line 6, in <module>
    my_g.send('ffffff')
StopIteration
#结束这个生成器时，会有一个StopIteration异常


----------------------------------------------------------------------
def sales_sum(pro_name):
    total = 0
    nums = []
    while True:
        x = yield
        print(pro_name+"销量: ", x)
        if not x:
            break
        total += x
        nums.append(x)
    return total, nums

if __name__ == "__main__":
    my_gen = sales_sum("bobby牌手机")
    my_gen.send(None)
    my_gen.send(1200)
    my_gen.send(1500)
    my_gen.send(3000)
    my_gen.send(None)
 =============================================================================
 StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-d7e46ea3332d> in <module>()
     17     my_gen.send(1500)
     18     my_gen.send(3000)
---> 19     my_gen.send(None)
     20 

StopIteration: (5700, [1200, 1500, 3000])
#结束这个生成器时，会有一个StopIteration异常

#如果我们自己处理要这样
if __name__ == "__main__":
    my_gen = sales_sum("bobby牌手机")
    my_gen.send(None)
    my_gen.send(1200)
    my_gen.send(1500)
    my_gen.send(3000)
    try:
        my_gen.send(None)
    except StopIteration as e:
        result = e.value
        print(result)
 ===================================
bobby牌手机销量:  1200
bobby牌手机销量:  1500
bobby牌手机销量:  3000
bobby牌手机销量:  None
(5700, [1200, 1500, 3000])
#用yield from能使我们省去了catch StopIteration的异常

“”"

1. 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；
2. 如果子生成器支持.throw()和.close()方法，但是在子生成器内部，这两个方法都会抛出异常；
3. 调用方让子生成器自己抛出异常
4. 当调用方使用next()或者.send(None)时，都要在子生成器上调用next()函数，当调用方使用.send()发送非 None 值时，才调用子生成器的.send()方法；
   “”"

“”"

1. 子生成器生产的值，都是直接传给调用方的；调用方通过.send()发送的值都是直接传递给子生成器的；如果发送的是 None，会调用子生成器的__next__()方法，如果不是 None，会调用子生成器的.send()方法；
2. 子生成器退出的时候，最后的return EXPR，会触发一个StopIteration(EXPR)异常；
3. yield from表达式的值，是子生成器终止时，传递给StopIteration异常的第一个参数；
4. 如果调用的时候出现StopIteration异常，委托生成器会恢复运行，同时其他的异常会向上 “冒泡”；
5. 传入委托生成器的异常里，除了GeneratorExit之外，其他的所有异常全部传递给子生成器的.throw()方法；如果调用.throw()的时候出现了StopIteration异常，那么就恢复委托生成器的运行，其他的异常全部向上 “冒泡”；
6. 如果在委托生成器上调用.close()或传入GeneratorExit异常，会调用子生成器的.close()方法，没有的话就不调用。如果在调用.close()的时候抛出了异常，那么就向上 “冒泡”，否则的话委托生成器会抛出GeneratorExit异常。

“”"

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的[python]生成器yield from全部内容，希望文章能够帮你解决[python]生成器yield from所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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