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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yield
与yield 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
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:
-
yield from
常用来代替内层for循环 与 打开双通道 - 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) - 从Python 3.5开始引入了新的语法
async
和await
,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
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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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