從語(yǔ)法上來看，協(xié)程和生成器類似，都是定義體中包含yield關(guān)鍵字的函數(shù)。

yield在協(xié)程中的用法：

• 在協(xié)程中yield通常出現(xiàn)在表達(dá)式的右邊?，例如：datum = yield,可以產(chǎn)出值，也可以不產(chǎn)出--如果yield關(guān)鍵字后面沒有表達(dá)式，那么生成器產(chǎn)出None.
• 協(xié)程可能從調(diào)用方接受數(shù)據(jù)，調(diào)用方是通過send(datum)的方式把數(shù)據(jù)提供給協(xié)程使用，而不是next(...)函數(shù)，通常調(diào)用方會(huì)把值推送給協(xié)程。
• 協(xié)程可以把控制器讓給中心調(diào)度程序，從而激活其他的協(xié)程

所以總體上在協(xié)程中把yield看做是控制流程的方式。

了解協(xié)程的過程

先通過一個(gè)簡(jiǎn)單的協(xié)程的例子理解：

對(duì)上述例子的分析：

yield 的右邊沒有表達(dá)式，所以這里默認(rèn)產(chǎn)出的值是None

剛開始先調(diào)用了next(...)是因?yàn)檫@個(gè)時(shí)候生成器還沒有啟動(dòng)，沒有停在yield那里，這個(gè)時(shí)候也是無(wú)法通過send發(fā)送數(shù)據(jù)。所以當(dāng)我們通過?next(...)激活協(xié)程后?，程序就會(huì)運(yùn)行到x = yield，這里有個(gè)問題我們需要注意，?x = yield這個(gè)表達(dá)式的計(jì)算過程是先計(jì)算等號(hào)右邊的內(nèi)容，然后在進(jìn)行賦值，所以當(dāng)激活生成器后，程序會(huì)停在yield這里，但并沒有給x賦值。

當(dāng)我們調(diào)用send方法后yield會(huì)收到這個(gè)值并賦值給x,而當(dāng)程序運(yùn)行到協(xié)程定義體的末尾時(shí)和用生成器的時(shí)候一樣會(huì)拋出StopIteration異常

如果協(xié)程沒有通過next(...)激活(同樣我們可以通過send(None)的方式激活)，但是我們直接send，會(huì)提示如下錯(cuò)誤：

關(guān)于調(diào)用next(...)函數(shù)這一步通常稱為”預(yù)激(prime)“協(xié)程，即讓協(xié)程向前執(zhí)行到第一個(gè)yield表達(dá)式，準(zhǔn)備好作為活躍的協(xié)程使用

協(xié)程在運(yùn)行過程中有四個(gè)狀態(tài)：

1. GEN_CREATE:等待開始執(zhí)行
2. GEN_RUNNING:解釋器正在執(zhí)行，這個(gè)狀態(tài)一般看不到
3. GEN_SUSPENDED:在yield表達(dá)式處暫停
4. GEN_CLOSED:執(zhí)行結(jié)束

通過下面例子來查看協(xié)程的狀態(tài)：

接著再通過一個(gè)計(jì)算平均值的例子來繼續(xù)理解：

這里是一個(gè)死循環(huán)，只要不停send值給協(xié)程，可以一直計(jì)算下去。

通過上面的幾個(gè)例子我們發(fā)現(xiàn)，我們?nèi)绻胍_始使用協(xié)程的時(shí)候必須通過next(...)方式激活協(xié)程，如果不預(yù)激，這個(gè)協(xié)程就無(wú)法使用，如果哪天在代碼中遺忘了那么就出問題了，所以有一種預(yù)激協(xié)程的裝飾器，可以幫助我們干這件事

預(yù)激協(xié)程的裝飾器

下面是預(yù)激裝飾器的演示例子：

 1 from functools import wraps
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 3 
 4 def coroutine(func):
 5     @wraps(func)
 6     def primer(*args,**kwargs):
 7         gen = func(*args,**kwargs)
 8         next(gen)
 9         return gen
10     return primer
11 
12 
13 @coroutine
14 def averager():
15     total = 0.0
16     count = 0
17     average = None
18     while True:
19         term = yield average
20         total += term
21         count += 1
22         average = total/count
23 
24 
25 coro_avg = averager()
26 from inspect import getgeneratorstate
27 print(getgeneratorstate(coro_avg))
28 print(coro_avg.send(10))
29 print(coro_avg.send(30))
30 print(coro_avg.send(5))

關(guān)于預(yù)激，在使用yield from句法調(diào)用協(xié)程的時(shí)候，會(huì)自動(dòng)預(yù)激活，這樣其實(shí)與我們上面定義的coroutine裝飾器是不兼容的，在Python3.4里面的asyncio.coroutine裝飾器不會(huì)預(yù)激協(xié)程，因此兼容yield from

終止協(xié)程和異常處理

協(xié)程中為處理的異常會(huì)向上冒泡,傳給next函數(shù)或send函數(shù)的調(diào)用方(即觸發(fā)協(xié)程的對(duì)象)

拿上面的代碼舉例子，如果我們發(fā)送了一個(gè)字符串而不是一個(gè)整數(shù)的時(shí)候就會(huì)報(bào)錯(cuò)，并且這個(gè)時(shí)候協(xié)程是被終止了

從Python2.5開始客戶端代碼在生成器對(duì)象上調(diào)用兩個(gè)方法，顯示的把異常發(fā)送給協(xié)程

分別為：?throw和close

generator.throw:會(huì)讓生成器在暫停的yield表達(dá)式處拋出指定的異常，如果生成器處理了拋出的異常，代碼會(huì)向前執(zhí)行到下一個(gè)yield表達(dá)式，而產(chǎn)出的值會(huì)成為調(diào)用generator.throw方法代碼的返回值。如果生成器沒有處理拋出的異常，異常會(huì)向上冒泡，傳到調(diào)用方的上下文中。

generator.close:會(huì)讓生成器在暫停的yield表達(dá)式處拋出GeneratorExit異常。如果生成器沒有處理這個(gè)異常，或者拋出了StopIteration異常，調(diào)用方不會(huì)報(bào)錯(cuò)，如果收到GeneratorExit異常，生成器一定不能產(chǎn)出值，否則解釋器會(huì)拋出RuntimeError異常。生成器拋出的異常會(huì)向上冒泡，傳給調(diào)用方。

下面是一個(gè)例子：

當(dāng)傳入我們定義的異常時(shí)不會(huì)影響協(xié)程，協(xié)程不會(huì)停止，可以繼續(xù)send,但是如果是沒有處理的異常的時(shí)候，就會(huì)報(bào)錯(cuò)，并且協(xié)程會(huì)被終止

讓協(xié)程返回值

通過下面的例子進(jìn)行演示如何獲取協(xié)程的返回值：

 1 from collections import namedtuple
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 3 
 4 Result = namedtuple("Result","colunt average")
 5 
 6 
 7 def averager():
 8     total = 0.0
 9     count = 0
10     average = None
11     while True:
12         term = yield
13         if term is None:
14             break
15         total += term
16         count+=1
17         average = total/count
18     return Result(count,average)
19 
20 coro_avg = averager()
21 next(coro_avg)
22 coro_avg.send(10)
23 coro_avg.send(30)
24 coro_avg.send(5)
25 try:
26     coro_avg.send(None)
27 except StopIteration as e:
28     result = e.value
29     print(result)

這樣就可以獲取到最后的結(jié)果：

其實(shí)相對(duì)來說上面這種方式獲取返回值比較麻煩，而yield from 結(jié)構(gòu)會(huì)自動(dòng)捕獲StopIteration異常，這種處理方式與for循環(huán)處理StopIteration異常的方式一樣，循環(huán)機(jī)制使我們更容易理解處理異常，對(duì)于yield from來說，解釋器不僅會(huì)捕獲StopIteration異常，還會(huì)把value屬性的值變成yield from表達(dá)式的值

關(guān)于yield from

在生成器gen中使用yield from subgen()時(shí)，subgen會(huì)獲得控制權(quán)，把產(chǎn)出的值傳給gen的調(diào)用方，即調(diào)用方可以直接控制subgen,同時(shí)，gen會(huì)阻塞，等待subgen終止

yield from x表達(dá)式對(duì)x對(duì)象所做的第一件事是，調(diào)用iter(x),從中獲取迭代器，因此x可以是任何可迭代的對(duì)象

下面是yield from可以簡(jiǎn)化yield表達(dá)式的例子：

 1 def gen():
 2     for c in "AB":
 3         yield c
 4     for i in range(1,3):
 5         yield i
 6 
 7 print(list(gen()))
 8 
 9 def gen2():
10     yield from "AB"
11     yield from range(1,3)
12 
13 print(list(gen2()))

這兩種的方式的結(jié)果是一樣的，但是這樣看來yield from更加簡(jiǎn)潔，但是yield from的作用可不僅僅是替代產(chǎn)出值的嵌套for循環(huán)。

yield from的主要功能是打開雙向通道，把最外層的調(diào)用方與最內(nèi)層的子生成器連接起來，這樣二者可以直接發(fā)送和產(chǎn)出值，還可以直接傳入異常，而不用再像之前那樣在位于中間的協(xié)程中添加大量處理異常的代碼

通過yield from還可以鏈接可迭代對(duì)象

委派生成器在yield from 表達(dá)式處暫停時(shí)，調(diào)用方可以直接把數(shù)據(jù)發(fā)給子生成器，子生成器再把產(chǎn)出產(chǎn)出值發(fā)給調(diào)用方，子生成器返回之后，解釋器會(huì)拋出StopIteration異常，并把返回值附加到異常對(duì)象上，此時(shí)委派生成器會(huì)恢復(fù)。

下面是一個(gè)完整的例子代碼

 1 from collections import namedtuple
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 4 Result = namedtuple('Result', 'count average')
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 7 # 子生成器
 8 def averager():
 9     total = 0.0
10     count = 0
11     average = None
12     while True:
13         term = yield
14         if term is None:
15             break
16         total += term
17         count += 1
18         average = total/count
19     return Result(count, average)
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21 
22 # 委派生成器
23 def grouper(result, key):
24     while True:
25         result[key] = yield from averager()
26 
27 
28 # 客戶端代碼，即調(diào)用方
29 def main(data):
30     results = {}
31     for key,values in data.items():
32         group = grouper(results,key)
33         next(group)
34         for value in values:
35             group.send(value)
36         group.send(None) #這里表示要終止了
37 
38     report(results)
39 
40 
41 # 輸出報(bào)告
42 def report(results):
43     for key, result in sorted(results.items()):
44         group, unit = key.split(';')
45         print('{:2} {:5} averaging {:.2f}{}'.format(
46             result.count, group, result.average, unit
47         ))
48 
49 data = {
50     'girls;kg':
51         [40.9, 38.5, 44.3, 42.2, 45.2, 41.7, 44.5, 38.0, 40.6, 44.5],
52     'girls;m':
53         [1.6, 1.51, 1.4, 1.3, 1.41, 1.39, 1.33, 1.46, 1.45, 1.43],
54     'boys;kg':
55         [39.0, 40.8, 43.2, 40.8, 43.1, 38.6, 41.4, 40.6, 36.3],
56     'boys;m':
57         [1.38, 1.5, 1.32, 1.25, 1.37, 1.48, 1.25, 1.49, 1.46],
58 }
59 
60 
61 if __name__ == '__main__':
62     main(data)

關(guān)于上述代碼著重解釋一下關(guān)于委派生成器部分，這里的循環(huán)每次迭代時(shí)會(huì)新建一個(gè)averager實(shí)例，每個(gè)實(shí)例都是作為協(xié)程使用的生成器對(duì)象。

grouper發(fā)送的每個(gè)值都會(huì)經(jīng)由yield from處理，通過管道傳給averager實(shí)例。grouper會(huì)在yield from表達(dá)式處暫停，等待averager實(shí)例處理客戶端發(fā)來的值。averager實(shí)例運(yùn)行完畢后，返回的值會(huì)綁定到results[key]上，while 循環(huán)會(huì)不斷創(chuàng)建averager實(shí)例，處理更多的值

并且上述代碼中的子生成器可以使用return 返回一個(gè)值，而返回的值會(huì)成為yield from表達(dá)式的值。

關(guān)于yield from的意義

關(guān)于yield from 六點(diǎn)重要的說明：

1. 子生成器產(chǎn)出的值都直接傳給委派生成器的調(diào)用方(即客戶端代碼)
2. 使用send()方法發(fā)送給委派生成器的值都直接傳給子生成器。如果發(fā)送的值為None,那么會(huì)給委派調(diào)用子生成器的__next__()方法。如果發(fā)送的值不是None,那么會(huì)調(diào)用子生成器的send方法，如果調(diào)用的方法拋出StopIteration異常，那么委派生成器恢復(fù)運(yùn)行，任何其他異常都會(huì)向上冒泡，傳給委派生成器
3. 生成器退出時(shí)，生成器(或子生成器)中的return expr表達(dá)式會(huì)出發(fā)StopIteration(expr)異常拋出
4. yield from表達(dá)式的值是子生成器終止時(shí)傳給StopIteration異常的第一個(gè)參數(shù)。yield from 結(jié)構(gòu)的另外兩個(gè)特性與異常和終止有關(guān)。
5. 傳入委派生成器的異常，除了GeneratorExit之外都傳給子生成器的throw()方法。如果調(diào)用throw()方法時(shí)拋出StopIteration異常，委派生成器恢復(fù)運(yùn)行。StopIteration之外的異常會(huì)向上冒泡，傳給委派生成器
6. 如果把GeneratorExit異常傳入委派生成器，或者在委派生成器上調(diào)用close()方法，那么在子生成器上調(diào)用clsoe()方法，如果它有的話。如果調(diào)用close()方法導(dǎo)致異常拋出，那么異常會(huì)向上冒泡，傳給委派生成器，否則委派生成器拋出GeneratorExit異常