如何理解 python 协程中的“yield from”？

Question

代码来自Fluent Python 1st edtion，

我无法理解grouper 中的while True: 行，删除该行会引发StopIteration 错误。

但我发现没有while True: 的grouper 的新版本有效。为什么group.send(None) 需要在while True:（或另一个results[key] = yield from averager()）中使用另一个循环？

我的理解是group.send(None) 将停止yield from averager() 并为results[key] 分配一个值（Result(count, average)）。就是这样。

from collections import namedtuple

Result = namedtuple('Result', 'count average')


# the subgenerator
def averager():  # <1>
    total = 0.0
    count = 0
    average = None
    while True:
        term = yield  # <2>
        if term is None:  # <3>
            break
        total += term
        count += 1
        average = total/count
    return Result(count, average)  # <4>


# the delegating generator
def grouper(results, key):  # <5>
    while True:  # <6>
        results[key] = yield from averager()  # <7>

# Another version works
#def grouper(results, key):
#    results[key] = yield from averager()
#    results[key] = yield from averager()

# the client code, a.k.a. the caller
def main(data):  # <8>
    results = {}
    for key, values in data.items():
        group = grouper(results, key)  # <9>
        next(group)  # <10>
        for value in values:
            group.send(value)  # <11>
        group.send(None)  # important! <12>

    # print(results)  # uncomment to debug
    report(results)


# output report
def report(results):
    for key, result in sorted(results.items()):
        group, unit = key.split(';')
        print('{:2} {:5} averaging {:.2f}{}'.format(
              result.count, group, result.average, unit))


data = {
    'girls;kg':
        [40.9, 38.5, 44.3, 42.2, 45.2, 41.7, 44.5, 38.0, 40.6, 44.5],
    'girls;m':
        [1.6, 1.51, 1.4, 1.3, 1.41, 1.39, 1.33, 1.46, 1.45, 1.43],
    'boys;kg':
        [39.0, 40.8, 43.2, 40.8, 43.1, 38.6, 41.4, 40.6, 36.3],
    'boys;m':
        [1.38, 1.5, 1.32, 1.25, 1.37, 1.48, 1.25, 1.49, 1.46],
}


if __name__ == '__main__':
    main(data)

Answer 1

这让我想起了 nice ascynio 是多么的好，以及为什么每个人都应该使用它...

通过遍历迭代器的操作可以最好地解释正在发生的事情。这是内部生成器，简化：

def averager():
    local_var
    while True:
        term = yield
        if term is None:
            break
        local_var = do_stuff(term)
    return local_var

这做了两件事。首先，它使用yield 获取一些数据（呃，解释 的单词选择只是令人困惑）只要该数据不是None。然后当它是None时，它会产生一个StopIterationException，其值为local_var。 （这就是从生成器返回的作用）。

这是外部生成器：

def grouper(results, key):
    while True:
        results[key] = yield from averager()

this 所做的是将内部生成器的 yield 暴露给调用代码，直到内部生成器引发 StopIterationException，这被静默捕获（通过yield from 语句）并分配。然后它准备好再次做同样的事情。

然后我们有调用代码：

def main(data):
    results = {}
    for key, values in data.items():
        group = grouper(results, key)
        next(group)
        for value in values:
            group.send(value)
        group.send(None)

这个的作用是：

• 它只迭代外部生成器一次
• 这会公开内部生成器的产量，并使用它 (.send) 与内部生成器进行通信。
• 它通过发送None“结束”内部生成器，此时第一个yield from 语句结束，并分配向上传递的值。
• 此时，外部生成器已准备好发送另一个值
• 循环继续，生成器被垃圾回收删除。

while True: 循环是怎么回事？

考虑这段代码，它也适用于外部生成器：

def grouper(result, key):
    result[key] = yield from averager
    yield 7

唯一重要的是生成器不应耗尽，因此它不会将异常传递到链上，说“我没有什么可迭代的了”。

附：使困惑？我曾是。我不得不检查一下，自从我尝试使用基于生成器的 coros 以来已经有一段时间了。它们已被安排删除——使用 asyncio，它要好得多。