目录
1、yield from基础概念 🌐
1.1 yield关键字回顾
1.2 yield from引入动机
2、yield from深入解析 🧭
2.1 语法与用法
2.2 传递生成器控制权
2.3 与迭代器的高效整合
2.4 与传统yield对比优势
3、实战应用示例 📈
3.1 链接多个生成器
3.2 简化递归生成器实现
3.3 复杂数据流处理
3.4 错误处理与异常传递
4、yield from在协程中的角色 🔄
4.1 协程基础与async/await
4.2 yield from与asyncio结合使用
4.3 异步IO处理实例
5、总结与展望 🚀
1、yield from基础概念 🌐
1.1 yield关键字回顾
生成器是Python中一种特殊的迭代器，允许函数在执行过程中保存状态 ，从而可以暂停并后续恢复执行。yield关键字是其核心，用于在函数中定义生成值的点。当函数遇到yield时 ，它会暂停执行并将控制权交还给调用者，同时返回yield后面的值。下一次调用生成器的__next__()方法或使用next()函数时 ，会从上次暂停的位置继续执行。
例如，简单的生成器函数如下所示：
def simple_generator():
yield 1
yield 2
yield 3gen = simple_generator()
print(next(gen)) # 输出: 1
print(next(gen)) # 输出: 2
print(next(gen)) # 输出: 31.2 yield from引入动机
随着Python的发展 ，为了解决生成器嵌套调用时的复杂性，以及更高效地委托生成器间的数据流动，yield from表达式在Python 3.3中被引入。它使得一个生成器可以将控制权直接传递给另一个可迭代对象（通常是另一个生成器），并且能够透明地传递数据和异常处理。这不仅简化了代码结构 ，还提高了代码的可读性和维护性。
使用yield from之前，手动委托可能涉及循环和显式发送异常，而yield from自动处理这些细节，使代码更加简洁。接下来的章节将会展示yield from的具体应用与优势。
2、yield from深入解析 🧭
2.1 语法与用法
yield from语句自Python 3.3起引入 ，它主要用作生成器间的委托，实现数据流的无缝传递。它提供了一种更简洁的方式来委托生成器到另一个可迭代对象，如另一个生成器、列表、元组等。这不仅简化了代码，还改善了性能 ，尤其是在处理嵌套生成器时。使用yield from可以将一个生成器内部直接“展开”另一个生成器的所有元素，无需显式循环。
示例代码:
def subgenerator():
yield 'A'
yield 'B'def delegating_generator():
yield from subgenerator()
yield 'C'gen = delegating_generator()
for value in gen:
print(value)输出:
A
B
C2.2 传递生成器控制权
yield from的关键特性在于它能够将当前生成器的控制权完全传递给右边的可迭代对象。这意味着在内部生成器中通过yield产生的值会直接传递给外部调用outer_gen()的循环，而无需额外的循环结构。此外，如果内部生成器抛出异常，该异常也会直接传递给外部调用方，增强了错误处理的透明度。
def exception_gen():
yield from range(3)
raise ValueError("This won't be raised") # 这里不会执行到try:
for value in exception_gen():
print(value)
print("No exception here") # 控制流不会到达此行
except ValueError as e:
print(e) # 正确捕获内部生成器的异常2.3 与迭代器的高效整合
yield from不仅限于与其他生成器的合作，它还能高效地整合任何可迭代对象，包括列表、字典、集合等。这使得编写处理复杂数据结构的生成器变得简单直观，同时保持了代码的高效率和低内存占用。
例如，合并多个列表为一个生成器：
def combined_gen(lists):
for lst in lists:
yield from lstlists = [[1, 2], [3, 4], [5]]
for num in combined_gen(lists):
print(num) # 输出: 1, 2, 3, 4, 5
