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在博客《迭代器与生成器（四）》的《13.创建数据处理管道》和《14.展开嵌套的序列》中都提及了 yield from 的用法，本篇博客将进行详细的介绍。

yield from 是 Python 中的一个语法（PEP 380），用于简化生成器（generator）中 委托子生成器 的操作。它的核心作用是让一个生成器能够将部分或全部生成逻辑 “委托” 给另一个生成器，从而避免手动编写循环来逐个生成子生成器的值。下面通过对比和示例详细解释。

1.基本功能

yield from 的主要用途是 扁平化嵌套生成器。

假设有一个生成器 A 需要生成另一个生成器 B 的所有值，传统写法需要手动迭代 B，而 yield from 可以直接委托。

1.1 传统写法（手动迭代）

def generator_A():for item in generator_B():  # 手动迭代子生成器yield item

1.2 使用 yield from

def generator_A():yield from generator_B()  # 自动委托给子生成器

2.与普通 yield 的区别

• yield：生成单个值。
• yield from：生成另一个生成器的 所有值。

示例对比：

def sub_gen():yield 1yield 2# 普通 yield 生成的是子生成器对象本身
def gen_normal():yield sub_gen()  # 生成的是生成器对象，不是值# yield from 生成的是子生成器的值
def gen_delegated():yield from sub_gen()  # 生成 1 和 2print(list(gen_normal()))    # 输出: [<generator object sub_gen at 0x...>]
print(list(gen_delegated())) # 输出: [1, 2]

3.yield from 的底层行为

yield from 实际上等价于以下代码：

def yield_from(gen):for item in gen:  # 自动迭代子生成器yield item# 处理子生成器的 return 值（如果有）

但它还额外支持以下高级特性：

• 子生成器的返回值：如果子生成器通过 return 返回值，yield from 可以捕获它（见下文示例）。
• 双向通信：子生成器可以通过 .send() 和 .throw() 与外部调用者交互。

4.关键应用场景

场景 1：拼接多个生成器（如 gen_concatenate）

def gen_concatenate(iterators):for it in iterators:yield from it  # 等价于：for item in it: yield item# 使用示例
list1 = [1, 2]
list2 = [3, 4]
combined = gen_concatenate([list1, list2])
print(list(combined))  # 输出: [1, 2, 3, 4]

场景 2：捕获子生成器的返回值

def sub_gen():yield 1yield 2return "Done"def delegator():result = yield from sub_gen()print(f"子生成器返回: {result}")list(delegator())
# 输出:
# 子生成器返回: Done

场景 3：协程（Coroutine）中的委托

在异步编程中，yield from 用于委托子协程（Python $3.5+$ 后被 await 取代）：

def async_task():yield from asyncio.sleep(1)  # 模拟异步IO

5.为什么在 gen_concatenate 中用 yield from

• 避免手动循环：如果不用 yield from，需要写两层循环：

  def gen_concatenate(iterators):for it in iterators:for item in it:  # 手动嵌套循环yield item
  

• 清晰性与性能：yield from 直接委托给 Python 解释器处理，代码更简洁且效率更高。

6.与 itertools.chain 的对比

yield from 的功能类似于 itertools.chain.from_iterable，但更灵活：

# 等效实现
from itertools import chaindef gen_concatenate(iterators):yield from chain.from_iterable(iterators)

但 yield from 的优势在于：

• 可读性：直接表明 “委托生成” 的意图。
• 扩展性：方便添加自定义逻辑（如异常处理或日志）。

7.总结

• yield from 的作用：将当前生成器的控制权临时交给另一个生成器，并生成其所有值。
• 核心用途：
  • 拼接多个生成器（扁平化嵌套迭代）。
  • 实现协程委托（Python 3.5 之前）。
  • 捕获子生成器的返回值。
• 优势：代码简洁、避免手动循环、支持高级生成器特性。