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Python yield from 用法详解

本文仅作记录,原文地址:https://www.jianshu.com/p/87da832730f5

 

 

 

Python yield from 用法详解

 

 

 

 

yield from是Python3.3新出现的句法

替代内层for循环

如果生成器函数需要产出另一个生成器生成的值,传统的解决方法是使用嵌套的for循环:

>>> def chain(*iterables):
...     for it in iterables:
...         for i in it:
...             yield i
>>> s = \'ABC\'
>>> t = tuple(range(3))
>>> list(chain(s, t))
[\'A\', \'B\', \'C\', 0, 1, 2]

chain 生成器函数把操作依次交给接收到的各个可迭代对象处理。

Python3.3之后引入了新语法:
>>> def chain(*iterables):
...     for i in iterables:
...         yield from i
...
>>> list(chain(s, t))
[\'A\', \'B\', \'C\', 0, 1, 2]
  • yield from 完全代替了内层的 for 循环。
  • yield from x 表达式对 x 对象所做的第一件事是,调用 iter(x),从中获取迭代器。因
    此,x 可以是任何可迭代的对象。
  • 在这个示例中使用 yield from代码读起来更顺畅,不过感觉更像是语法糖。

上面这个例子看上去比较简单(传统意义上说因为我们只是for循环一次就完事,因为只嵌套了一层),我们再来看几个yield from的例子。
例子1:我们有一个嵌套型的序列,想将它扁平化处理为一列单独的值。

from collections import Iterable

def flatten(items, ignore_types=(str, bytes)):
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types):
            yield from flatten(x)
        else:
            yield x

items = [1, 2, [3, 4, [5, 6], 7], 8]
for x in flatten(items):
    print(x)
# output:
 1 2 3 4 5 6 7 8
-----------------------------------------------
items = [\'Dave\', \'Paula\', [\'Thomas\', \'Lewis\']]
for x in flatten(items):
    print(x)

# output:
Dave
Paula
Thomas
Lewis
  • collections.Iterable是一个抽象基类,我们用isinstance(x, Iterable)检查某个元素是否是可迭代的.如果是的话,那么就用yield from将这个可迭代对象作为一种子例程进行递归。最终返回结果就是一个没有嵌套的单值序列了。
  • 代码中额外的参数ignore types和检测语句isinstance(x, ignore types)用来将字符
    串和字节排除在可迭代对象外,防止将它们再展开成单个的字符。
  • 如果这里不用yield from的话,那么就需要另外一个for来嵌套,并不是一种优雅的操作

例子2:利用一个Node类来表示树结构

class Node:
    def __init__(self, value):
        self._value = value
        self._children = []

    def __repr__(self):
        return \'Node({!r})\'.format(self._value)

    def add_child(self, node):
        self._children.append(node)

    def __iter__(self):
        return iter(self._children)

    def depth_first(self):
        yield self
        for c in self:
            yield from c.depth_first()


if __name__ == \'__main__\':
    root = Node(0)
    child1 = Node(1)
    child2 = Node(2)
    root.add_child(child1)
    root.add_child(child2)
    child1.add_child(Node(3))
    child1.add_child(Node(4))
    child2.add_child(Node(5))
    for ch in root.depth_first():
        print(ch)
  • __iter__代表一个Pyton的迭代协议,返回一个迭代器对象,就能迭代了
  • depth_frist返回一个生成器,仔细体会其中的yieldyield from用法

上面两个例子无论是树还是嵌套序列,都比较复杂,观察这里yield from跟的是什么,跟的是函数,生成器函数,而且都是在函数内递归。虽然我也不是理解的很透彻 =,= 。但现在应该知道,这是yield from一种常用的方法了(认真体会,手动滑稽)。

打开双通道

如果 yield from 结构唯一的作用是替代产出值的嵌套 for 循环,这个结构很有可能不会添加到 Python 语言中。yield from 结构的本质作用无法通过简单的可迭代对象说明,而要发散思维,使用嵌套的生成器。
yield from 的主要功能是打开双向通道,把最外层的调用方与最内层的子生成器连接起来,这样二者可以直接发送和产出值,还可以直接传入异常,而不用在位于中间的协程中添加大量处理异常的样板代码。有了这个结构,协程可以通过以前不可能的方式委托职责。
这里有张详细图来说明三者关系:http://flupy.org/resources/yield-from.pdf

 
Python yield from 用法详解

caller,delegating generator and downstream generator

这里只是大概展示下三者关系,具体的内容可以去上面那个网址仔细观察。
例子就不展开了,有兴趣的童鞋可以去 Fluent Python这本书上 查看 示例16-17。并且结合示例图好好体会(我也有待好好体会)

 

总结:

  1. yield from常用来代替内层for循环 与 打开双通道
  2. 但是大部分情况下yield from并不单独使用,而是伴随着asyncio库使用,实现异步操作(一异步操作后面讲)
  3. 从Python 3.5开始引入了新的语法 asyncawait ,而await替代的就是yield from(为了不与实现内层for循环的yield from误解)

作者:寻找无双丶
链接:https://www.jianshu.com/p/87da832730f5
来源:简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。


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标签:__,Node,迭代,Python,self,生成器,yield,详解

来源: https://www.cnblogs.com/Rachel-84351228/p/15993162.html
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