На практике, каковы основные способы использования нового синтаксиса "yield from" в Python 3.3?

каковы ситуации, когда "выход из" полезен?

каждая ситуация, когда у вас есть цикл, как это:

for x in subgenerator:
  yield x

как описывает PEP, это довольно наивная попытка использовать подгенератор, в нем отсутствует несколько аспектов, особенно правильная обработка .throw()/.send()/.close() механизмы представлен PEP 342. Чтобы сделать это правильно, довольно сложно код необходимый.

что такое классический случай использования?

считайте, что вы хотите извлечь информацию из рекурсивной структуры данных. Допустим, мы хотим получить все листовые узлы в дереве:

def traverse_tree(node):
  if not node.children:
    yield node
  for child in node.children:
    yield from traverse_tree(child)

еще важнее то, что пока yield from, не было простого метода рефакторинга кода генератора. Предположим, у вас есть (бессмысленный) генератор вроде этого:

def get_list_values(lst):
  for item in lst:
    yield int(item)
  for item in lst:
    yield str(item)
  for item in lst:
    yield float(item)

теперь вы решили учесть эти петли в отдельные генераторы. Без yield from, это некрасиво, до такой степени, что вы будете думать дважды, действительно ли вы хотите это сделать. С yield from, это на самом деле приятно смотреть на:

def get_list_values(lst):
  for sub in [get_list_values_as_int, 
              get_list_values_as_str, 
              get_list_values_as_float]:
    yield from sub(lst)

почему его сравнивают с микро-нитями?

думаю, что этот раздел в PEP говорит о том, что каждый генератор имеет свой собственный изолированный контекст выполнения. Вместе с тем, что выполнение переключается между генератор-итератор и вызывающий абонент с помощью yield и __next__(), соответственно, это похоже на потоки, где операционная система время от времени переключает исполняющий поток вместе с контекстом выполнения (стек, регистры,...).

эффект от этого также сопоставим: как генератор-итератор, так и вызывающий прогресс в их состоянии выполнения одновременно, их выполнения чередуются. Например, если генератор выполняет какие-то вычисления и абонент распечатывает результаты, вы увидите результаты, как только они доступны. Это форма параллелизма.

эта аналогия не имеет ничего общего с yield from, хотя - это скорее общее свойство генераторов в Python.

везде, где вы вызываете генератор изнутри генератора, вам нужен "насос" для повторногоyield значения: for v in inner_generator: yield v. Как указывает PEP, в этом есть тонкие сложности, которые большинство людей игнорируют. Нелокальное управление потоком, например throw() является одним из примеров, приведенных в ОПТОСОЗ. Новый синтаксис yield from inner_generator используется везде, где вы бы написали явное for петли перед. Однако это не просто синтаксический сахар: он обрабатывает все угловые случаи, которые игнорируются for петли. Быть "сладким" побуждает людей использовать его и, таким образом, получить правильное поведение.

данное сообщение в теме говорит об этих сложностях:

С дополнительными характеристиками генератора введенными PEP 342, то нет более длинный случай: как описано в PEP Грега, простая итерация не делает поддержка отправить() и бросить () правильно. Гимнастика нужна для поддержки отправить () и бросить () на самом деле не так сложно, когда вы ломаете их вниз, но они тоже не тривиальны.

Я не могу говорить с сравнение С микро-потоками, кроме как наблюдать, что генераторы являются одним из видов паралеллизма. Вы можете считать приостановленный генератор потоком, который отправляет значения через yield к потребительскому потоку. Фактическая реализация может быть ничем подобным (и фактическая реализация, очевидно, представляет большой интерес для разработчиков Python), но это не касается пользователи.

новая yield from синтаксис не добавляет никаких дополнительных возможностей к языку с точки зрения потоковой передачи, он просто упрощает правильное использование существующих функций. Или точнее это делает его легче для новичок потребитель сложного внутреннего генератора, написанного эксперт пройти через этот генератор, не нарушая ни одной из его сложных функций.

короткий пример поможет вам понять один из yield from ' s use case: получить значение из другого генератора

def flatten(sequence):
    """flatten a multi level list or something
    >>> list(flatten([1, [2], 3]))
    [1, 2, 3]
    >>> list(flatten([1, [2], [3, [4]]]))
    [1, 2, 3, 4]
    """
    for element in sequence:
        if hasattr(element, '__iter__'):
            yield from flatten(element)
        else:
            yield element

print(list(flatten([1, [2], [3, [4]]])))

yield from в основном цепочки итераторов эффективным способом:

# chain from itertools:
def chain(*iters):
    for it in iters:
        for item in it:
            yield item

# with the new keyword
def chain(*iters):
    for it in iters:
        yield from it

как вы можете видеть, он удаляет один чистый цикл в Python. Это почти все, что он делает, но цепочка итераторов-довольно распространенный шаблон в Python.

потоки-это в основном функция, которая позволяет вам выпрыгивать из функций в совершенно случайных точках и возвращаться в состояние другой функции. Супервизор потоков делает это очень часто, поэтому программа, похоже, запускает все эти функции на в то же время. Проблема в том, что точки случайны, поэтому вам нужно использовать блокировку, чтобы предотвратить остановку функции супервизора в проблемной точке.

генераторы очень похожи на потоки в этом смысле: они позволяют указывать конкретные моменты (когда они yield) где вы можете прыгать и выходить. При использовании этого способа генераторы называются сопрограммами.

прочитайте эти отличные учебники о сопрограммах в Python для получения дополнительной информации подробности

в прикладном использовании для асинхронный IO coroutine,yield from имеет такое же поведение, как await на функции сопрограмма. Оба из которых используются для приостановки выполнения сопрограммы.

• yield from используется генератор на основе сопрограмм.

• await используется async def coroutine. (начиная с Python 3.5+)

для Asyncio, если нет необходимости поддерживать старую версию Python (т. е. >3.5), async def/await рекомендуемый синтаксис для определения сопрограмм. Таким образом yield from больше не требуется в сопрограмме.

но в целом за пределами ввода-вывода, yield from <sub-generator> имеет еще некоторое другое использование в итерации суб-генератор как упоминалось в предыдущем ответе.