阅读 2493

深入理解Python的yield from语法


作者:MING
个人公众号:Python编程时光
个人微信:mrbensonwon

大家好,并发编程 进入第八篇。

:本系列已在微信公众号更新完成。查看最新文章,请关注公众号获取。


直到上一篇,我们终于迎来了Python并发编程中,最高级、最重要、当然也是最难的知识点之一(协程)。

当你看到这一篇的时候,请确保你对生成器的知识,有一定的了解。当然不了解,也没有关系,你只要花个几分钟的时间,来看下我上一篇文章,就能够让你认识生成器,入门协程了。

再次提醒
本系列所有的代码均在Python3下编写,也建议大家尽快投入到Python3的怀抱中来。


为什么要使用协程

在上一篇中,我们从生成器的基本认识与使用,成功过渡到了协程。

但一定有许多人,只知道协程是个什么东西,但并不知道为什么要用协程?换句话来说,并不知道在什么情况下用协程?
它相比多线程来说,有哪些过人之处呢?

在开始讲yield from 之前,我想先解决一下这个给很多人带来困惑的问题。

举个例子。
假如我们做一个爬虫。我们要爬取多个网页,这里简单举例两个网页(两个spider函数),获取HTML(耗IO耗时),然后再对HTML对行解析取得我们感兴趣的数据。

我们的代码结构精简如下:

def spider_01(url):
    html = get_html(url)
    ...
    data = parse_html(html)

def spider_02(url):
    html = get_html(url)
    ...
    data = parse_html(html)
复制代码

我们都知道,get_html()等待返回网页是非常耗IO的,一个网页还好,如果我们爬取的网页数据极其庞大,这个等待时间就非常惊人,是极大的浪费。

聪明的程序员,当然会想如果能在get_html()这里暂停一下,不用傻乎乎地去等待网页返回,而是去做别的事。等过段时间再回过头来到刚刚暂停的地方,接收返回的html内容,然后还可以接下去解析parse_html(html)

利用常规的方法,几乎是没办法实现如上我们想要的效果的。所以Python想得很周到,从语言本身给我们实现了这样的功能,这就是yield语法。可以实现在某一函数中暂停的效果。

试着思考一下,假如没有协程,我们要写一个并发程序。可能有以下问题

1)使用最常规的同步编程要实现异步并发效果并不理想,或者难度极高。
2)由于GIL锁的存在,多线程的运行需要频繁的加锁解锁,切换线程,这极大地降低了并发性能;

而协程的出现,刚好可以解决以上的问题。它的特点有

  1. 协程是在单线程里实现任务的切换的
  2. 利用同步的方式去实现异步
  3. 不再需要锁,提高了并发性能


yield from的用法详解

yield from 是在Python3.3才出现的语法。所以这个特性在Python2中是没有的。

yield from 后面需要加的是可迭代对象,它可以是普通的可迭代对象,也可以是迭代器,甚至是生成器。

. 简单应用:拼接可迭代对象

我们可以用一个使用yield和一个使用yield from的例子来对比看下。

使用yield

# 字符串
astr='ABC'
# 列表
alist=[1,2,3]
# 字典
adict={"name":"wangbm","age":18}
# 生成器
agen=(i for i in range(4,8))

def gen(*args, **kw):
    for item in args:
        for i in item:
            yield i

new_list=gen(astr, alist, adict, agen)
print(list(new_list))
# ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]
复制代码

使用yield from

# 字符串
astr='ABC'
# 列表
alist=[1,2,3]
# 字典
adict={"name":"wangbm","age":18}
# 生成器
agen=(i for i in range(4,8))

def gen(*args, **kw):
    for item in args:
        yield from item

new_list=gen(astr, alist, adict, agen)
print(list(new_list))
# ['A', 'B', 'C', 1, 2, 3, 'name', 'age', 4, 5, 6, 7]
复制代码

由上面两种方式对比,可以看出,yield from后面加上可迭代对象,他可以把可迭代对象里的每个元素一个一个的yield出来,对比yield来说代码更加简洁,结构更加清晰。

. 复杂应用:生成器的嵌套

如果你认为只是 yield from 仅仅只有上述的功能的话,那你就太小瞧了它,它的更强大的功能还在后面。

yield from 后面加上一个生成器后,就实现了生成的嵌套。

当然实现生成器的嵌套,并不是一定必须要使用yield from,而是使用yield from可以让我们避免让我们自己处理各种料想不到的异常,而让我们专注于业务代码的实现。

如果自己用yield去实现,那只会加大代码的编写难度,降低开发效率,降低代码的可读性。既然Python已经想得这么周到,我们当然要好好利用起来。

讲解它之前,首先要知道这个几个概念

1、调用方:调用委派生成器的客户端(调用方)代码
2、委托生成器:包含yield from表达式的生成器函数
3、子生成器:yield from后面加的生成器函数

你可能不知道他们都是什么意思,没关系,来看下这个例子。

这个例子,是实现实时计算平均值的。
比如,第一次传入10,那返回平均数自然是10.
第二次传入20,那返回平均数是(10+20)/2=15
第三次传入30,那返回平均数(10+20+30)/3=20

# 子生成器
def average_gen():
    total = 0
    count = 0
    average = 0
    while True:
        new_num = yield average
        count += 1
        total += new_num
        average = total/count

# 委托生成器
def proxy_gen():
    while True:
        yield from average_gen()

# 调用方
def main():
    calc_average = proxy_gen()
    next(calc_average)            # 预激下生成器
    print(calc_average.send(10))  # 打印:10.0
    print(calc_average.send(20))  # 打印:15.0
    print(calc_average.send(30))  # 打印:20.0

if __name__ == '__main__':
    main()
复制代码

认真阅读以上代码,你应该很容易能理解,调用方、委托生成器、子生成器之间的关系。我就不多说了

委托生成器的作用是:在调用方与子生成器之间建立一个双向通道

所谓的双向通道是什么意思呢?
调用方可以通过send()直接发送消息给子生成器,而子生成器yield的值,也是直接返回给调用方。

你可能会经常看到有些代码,还可以在yield from前面看到可以赋值。这是什么用法?

你可能会以为,子生成器yield回来的值,被委托生成器给拦截了。你可以亲自写个demo运行试验一下,并不是你想的那样。
因为我们之前说了,委托生成器,只起一个桥梁作用,它建立的是一个双向通道,它并没有权利也没有办法,对子生成器yield回来的内容做拦截。

为了解释这个用法,我还是用上述的例子,并对其进行了一些改造。添加了一些注释,希望你能看得明白。

按照惯例,我们还是举个例子。

# 子生成器
def average_gen():
    total = 0
    count = 0
    average = 0
    while True:
        new_num = yield average
        if new_num is None:
            break
        count += 1
        total += new_num
        average = total/count

    # 每一次return,都意味着当前协程结束。
    return total,count,average

# 委托生成器
def proxy_gen():
    while True:
        # 只有子生成器要结束(return)了,yield from左边的变量才会被赋值,后面的代码才会执行。
        total, count, average = yield from average_gen()
        print("计算完毕!!\n总共传入 {} 个数值, 总和:{},平均数:{}".format(count, total, average))

# 调用方
def main():
    calc_average = proxy_gen()
    next(calc_average)            # 预激协程
    print(calc_average.send(10))  # 打印:10.0
    print(calc_average.send(20))  # 打印:15.0
    print(calc_average.send(30))  # 打印:20.0
    calc_average.send(None)      # 结束协程
    # 如果此处再调用calc_average.send(10),由于上一协程已经结束,将重开一协程

if __name__ == '__main__':
    main()
复制代码

运行后,输出

10.0
15.0
20.0
计算完毕!!
总共传入 3 个数值, 总和:60,平均数:20.0
复制代码


为什么要使用yield from

学到这里,我相信你肯定要问,既然委托生成器,起到的只是一个双向通道的作用,我还需要委托生成器做什么?我调用方直接调用子生成器不就好啦?

高能预警~~~

下面我们来一起探讨一下,到底yield from 有什么过人之处,让我们非要用它不可。

. 因为它可以帮我们处理异常

如果我们去掉委托生成器,而直接调用子生成器。那我们就需要把代码改成像下面这样,我们需要自己捕获异常并处理。而不像使yield from那样省心。

# 子生成器
def average_gen():
    total = 0
    count = 0
    average = 0
    while True:
        new_num = yield average
        if new_num is None:
            break
        count += 1
        total += new_num
        average = total/count
    return total,count,average

# 调用方
def main():
    calc_average = average_gen()
    next(calc_average)            # 预激协程
    print(calc_average.send(10))  # 打印:10.0
    print(calc_average.send(20))  # 打印:15.0
    print(calc_average.send(30))  # 打印:20.0

    # ----------------注意-----------------
    try:
        calc_average.send(None)
    except StopIteration as e:
        total, count, average = e.value
        print("计算完毕!!\n总共传入 {} 个数值, 总和:{},平均数:{}".format(count, total, average))
    # ----------------注意-----------------

if __name__ == '__main__':
    main()
复制代码

此时的你,可能会说,不就一个StopIteration的异常吗?自己捕获也没什么大不了的。

你要是知道yield from在背后为我们默默无闻地做了哪些事,你就不会这样说了。

具体yield from为我们做了哪些事,可以参考如下这段代码。

#一些说明
"""
_i:子生成器,同时也是一个迭代器
_y:子生成器生产的值
_r:yield from 表达式最终的值
_s:调用方通过send()发送的值
_e:异常对象
"""

_i = iter(EXPR)

try:
    _y = next(_i)
except StopIteration as _e:
    _r = _e.value

else:
    while 1:
        try:
            _s = yield _y
        except GeneratorExit as _e:
            try:
                _m = _i.close
            except AttributeError:
                pass
            else:
                _m()
            raise _e
        except BaseException as _e:
            _x = sys.exc_info()
            try:
                _m = _i.throw
            except AttributeError:
                raise _e
            else:
                try:
                    _y = _m(*_x)
                except StopIteration as _e:
                    _r = _e.value
                    break
        else:
            try:
                if _s is None:
                    _y = next(_i)
                else:
                    _y = _i.send(_s)
            except StopIteration as _e:
                _r = _e.value
                break
RESULT = _r
复制代码

以上的代码,稍微有点复杂,有兴趣的同学可以结合以下说明去研究看看。

  1. 迭代器(即可指子生成器)产生的值直接返还给调用者
  2. 任何使用send()方法发给委派生产器(即外部生产器)的值被直接传递给迭代器。如果send值是None,则调用迭代器next()方法;如果不为None,则调用迭代器的send()方法。如果对迭代器的调用产生StopIteration异常,委派生产器恢复继续执行yield from后面的语句;若迭代器产生其他任何异常,则都传递给委派生产器。
  3. 子生成器可能只是一个迭代器,并不是一个作为协程的生成器,所以它不支持.throw()和.close()方法,即可能会产生AttributeError 异常。
  4. 除了GeneratorExit 异常外的其他抛给委派生产器的异常,将会被传递到迭代器的throw()方法。如果迭代器throw()调用产生了StopIteration异常,委派生产器恢复并继续执行,其他异常则传递给委派生产器。
  5. 如果GeneratorExit异常被抛给委派生产器,或者委派生产器的close()方法被调用,如果迭代器有close()的话也将被调用。如果close()调用产生异常,异常将传递给委派生产器。否则,委派生产器将抛出GeneratorExit 异常。
  6. 当迭代器结束并抛出异常时,yield from表达式的值是其StopIteration 异常中的第一个参数。
  7. 一个生成器中的return expr语句将会从生成器退出并抛出 StopIteration(expr)异常。

没兴趣看的同学,只要知道,yield from帮我们做了很多的异常处理,而且全面,而这些如果我们要自己去实现的话,一个是编写代码难度增加,写出来的代码可读性极差,这些我们就不说了,最主要的是很可能有遗漏,只要哪个异常没考虑到,都有可能导致程序崩溃什么的。

------------------------------------------------------------------------------------------------

                                 关注公众号,获取最新文章
                                              关注公众号,获取最新文章


关注下面的标签,发现更多相似文章
评论