- 前言
- 目标读者
- 非目标读者
- 本书的结构
- 以实践为基础
- 硬件
- 杂谈:个人的一点看法
- Python 术语表
- Python 版本表
- 排版约定
- 使用代码示例
- 第一部分 序幕
- 第 1 章 Python 数据模型
- 第二部分 数据结构
- 第 2 章 序列构成的数组
- 第 3 章 字典和集合
- 第 4 章 文本和字节序列
- 第三部分 把函数视作对象
- 第 5 章 一等函数
- 第 6 章 使用一等函数实现设计模式
- 第 7 章 函数装饰器和闭包
- 第四部分 面向对象惯用法
- 第 8 章 对象引用、可变性和垃圾回收
- 第 9 章 符合 Python 风格的对象
- 第 10 章 序列的修改、散列和切片
- 第 11 章 接口:从协议到抽象基类
- 第 12 章 继承的优缺点
- 第 13 章 正确重载运算符
- 第五部分 控制流程
- 第 14 章 可迭代的对象、迭代器和生成器
- 14.1 Sentence 类第1版:单词序列
- 14.2 可迭代的对象与迭代器的对比
- 14.3 Sentence 类第2版:典型的迭代器
- 14.4 Sentence 类第3版:生成器函数
- 14.5 Sentence 类第4版:惰性实现
- 14.6 Sentence 类第5版:生成器表达式
- 14.7 何时使用生成器表达式
- 14.8 另一个示例:等差数列生成器
- 14.9 标准库中的生成器函数
- 14.10 Python 3.3 中新出现的句法:yield from
- 14.11 可迭代的归约函数
- 14.12 深入分析 iter 函数
- 14.13 案例分析:在数据库转换工具中使用生成器
- 14.14 把生成器当成协程
- 14.15 本章小结
- 14.16 延伸阅读
- 第 15 章 上下文管理器和 else 块
- 第 16 章 协程
- 第 17 章 使用期物处理并发
- 第 18 章 使用 asyncio 包处理并发
- 第六部分 元编程
- 第 19 章 动态属性和特性
- 第 20 章 属性描述符
- 第 21 章 类元编程
- 结语
- 延伸阅读
- 附录 A 辅助脚本
- Python 术语表
- 作者简介
- 关于封面
文章来源于网络收集而来,版权归原创者所有,如有侵权请及时联系!
14.10 Python 3.3 中新出现的句法:yield from
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。
例如,下面是我们自己实现的 chain 生成器:13
13标准库中的 itertools.chain 函数是使用 C 语言编写的。
>>> 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。为此,“PEP 380 — Syntax for Delegating to a Subgenerator”引入了一个新句法,如下述控制台中的代码清单所示:
>>> def chain(*iterables): ... for i in iterables: ... yield from i ... >>> list(chain(s, t)) ['A', 'B', 'C', 0, 1, 2]
可以看出,yield from i 完全代替了内层的 for 循环。在这个示例中使用 yield from 是对的,而且代码读起来更顺畅,不过感觉更像是语法糖。除了代替循环之外,yield from 还会创建通道,把内层生成器直接与外层生成器的客户端联系起来。把生成器当成协程使用时,这个通道特别重要,不仅能为客户端代码生成值,还能使用客户端代码提供的值。第 16 章会深入讲解协程,其中有几页会说明为什么 yield from 不只是语法糖而已。
一瞥 yield from 之后,我们回过头继续复习标准库中善于处理可迭代对象的函数。
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