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python：yield总结

2023-01-31 01:44

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资源总结来源于以下各地：

1.http://blog.donews.com/limodou/archive/2006/09/04/1028747.aspx

2.http://blog.chinaunix.net/uid-26922865-id-3382980.html

可以看到，如果你还是把yield写成语句形式的话，其实还是一个表达式，只是它的值被扔掉了。

那么一个 yield 表达式可以这样写：

x = yield i
y = x + (yield x)

我们可以把 yield 想象成下面的伪代码：

x = yield i ==> put(i); x = wait_and_get()

可以看到，可以理解为先是一个 put(i)，这个 i 就是 yield 表达式后面的参数，如果 yield 没有参数，则表示 None。它表示将 i 放到一个全局缓冲区中，相当于返回了一个值。

看一个例子：

>>> def g():
  print 'step 1'
  x = yield 'hello'
  print 'step 2','x = ',x
  y = 5 + (yield x)
  print 'step 3','y=',y


>>> f = g()
>>> f.next()
step 1
'hello'
>>>

当我们执行 next() 时，代码执行到 x = yield ‘hello’ 就停住了，并且返回了 yield 后面的 ‘hello’。如果我们把上面的程序替换成伪代码看一看是什么样子：

def g():
        print ’step 1′
        put(‘hello’)        #x = yield ‘hello’
        x = wait_and get()
        print ’stpe 2′, ’x=’, x
        put(x)
        y = 5 + wait_and_get()
        print ’step 3′, ‘y=’, y

可以从伪代码看出，第一次调用 next() 时，先返回一个 ‘hello’, 然后程序挂起在 x = wait_and_get() 上，与我们执行的结果相同。

让我们继续：

>>> f.send(5)
step 2 x= 5
5

这次我们使用了 send(5) 而不是 next() 了。要注意 next() 在 2.5 中只算是 send(None) 的一种表现方式。正如伪代码演示的，send()一个值，先是激活 wait_and_get() ，并且通过它返回 send(5) 的参数5，于是 x 的值是 5，然后打印 ’step 2′，再返回 x 的值5，然后程序挂起在 y = 5 + wait_and_get() 上，与运行结果一致。

如果我们继续：

>>> f.send(2)
step 3 y= 7
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#13>", line 1, in <module>
f.send(2)
StopIteration

可以看到先是激活 wait_and_get()，并且通过它返回 send(2) 的参数 2，因此 y 的值是 7，然后执行下面的打印语句，但因为后面没有下一个 yield 语句了，因此程序无法挂起，于是就抛出异常来。

从上面的伪代码的示例和运行结果的分析，我想你应该对 yield 比较清楚了。还有一些要注意的：

next()相当于send(None)
yield后面没有参数表示返回为None

在文档中有几句话很重要：

意思是说，第一次调用时要么使用 next() ，要么使用 send(None) ，不能使用 send() 来发送一个非 None 的值，原因就是第一次没有一个 yield 表达式来接受这个值。如果你转为伪代码就很好理解。以上例来说明，转换后第一句是一个 put() 而不是wait_and_get()，因此第一次执行只能返回，而不能接受数据。如果你真的发送了一个非 None 的值，会引发一个 TypeError 的异常，让我们试一试：

>>> f = g()
>>> f.send(5)

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#15>", line 1, in <module>
f.send(5)
TypeError: can’t send non-None value to a just-started generator

看到了吧，果然出错了。

3. 增加了 throw() 方法，可以用来从 generator 内部来引发异常，从而控制 generator 的执行。试验一下：

>>> f = g()
>>> f.send(None)
step 1
‘hello’
>>> f.throw(GeneratorExit)
Traceback (most recent call last):
    File "<pyshell#17>", line 1, in <module>
        f.throw(GeneratorExit)
    File "<pyshell#6>", line 3, in g
        x = yield ‘hello’
GeneratorExit
>>> f.send(5)
Traceback (most recent call last):
    File "<pyshell#18>", line 1, in <module>
        f.send(5)
StopIteration

可以看出，第一次执行后，我执行了一个f.throw(GeneratorExit)，于是这个异常被引发。如果再次执行f.send(5)，可以看出 generator 已经被停止了。GeneratorExit 是新增加的一个异常类，关于它的说明：

A new standard exception is defined, GeneratorExit, inheriting from Exception. A generator should handle this by re-raising it (or just not catching it) or by raising StopIteration.

可以看出，增加它的目的就是让 generator 有机会执行一些退出时的清理工作。这一点在 PEP 342 后面的 thumbnail 的例子中用到了。

4. 增加了 close 方法。它用来关闭一个 generator ，它的伪代码如下(从文档中抄来):

def close(self):
        try:
                self.throw(GeneratorExit)
        except (GeneratorExit, StopIteration):
                pass
        else:
                raise RuntimeError("generator ignored GeneratorExit")
# Other exceptions are not caught

因此可以看出，首先向自身引发一个 GeneratorExit 异常，如果 generator 引发了 GeneratorExit 或 StopIteration 异常，则关闭成功。如果 generator 返回了一个值，则引发 RuntimeError 异常。如果是其它的异常则不作处理，相当于向上层繁殖，由上层代码来处理。关于它的例子在 PEP 342 中的 thumbnail 的例子中也有描述。

还有其它几点变化，不再做更深入的描述。

关于 PEP 342 中的例子也很值得玩味。简单说一些，其实我也些也不是很懂也就是明白个大概其吧。

文档中一共有4个例子，其实是两个例子构成。

1,2两个例子完成了一个 thunmbnail 的处理。第一个例子 consumer 其实是一个 decorator ，它实现了对一个 generator 的封装，主要就是用来调用一次 next() 。为什么，因为这样调一次下一次就可以使用 send() 一个非 None 的值了，这样后面的代码在使用 generator 可以直接使用 send() 非 None 值来处理了。第二个例子完成对一系列的图片的缩略图的处理。这里每个图片的处理做成了一个 generator，对于图片文件的处理又是一个顶层的 generator ，在这个顶层的 generator 来调用每个图片处理的 generator。同时这个例子还实现了当异常退出时的一种保护工作：处理完正在处理的图片，然后退出。

3,4两个例子完成了一个 echo 服务器的演示。3完成了一个调度器，4是在3的基础上将listen处理和socket联通后的handle处理都转为可调度的 generator ，在调度器中进行调度。同时可以看到 socket 使用的是非阻塞的处理。

通过以上的学习，我深深地感受到 yield 的确很精巧，这一点还是在与 shhgs 语音交流之后才有更深的体会，许多东西可以通过 generator 表现得更优美和精巧，是一个非常值得玩味的东西。以至于 shhgs 感觉到在 2.5 中 yield 比 with 的意义要大。希望大家一同体会。

不过说实在的，yield 的东西的确有些难于理解，要仔细体会才行。

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