Python 协程入门：生成器、yield、yield from

很多人都觉得协程是个高大上的概念，其实说白了，它的根儿就在生成器里。我记得刚入行那会儿，看到 yield 关键字就发怵，总觉得这玩意像个黑魔法。后来踩了几个坑才明白——生成器就是协程的前身，你搞懂了生成器，协程的大门就开了一半。

生成器是什么

普通函数你调一次，执行到底，返回结果。生成器不一样，它每次调用只跑一段，然后“挂起”等你下次要。嗯，你可以把它理解成一个可以暂停的函数。

怎么创建生成器？最简单的方法：在函数里用 yield 关键字。

def count_up_to(n):
    i = 1
    while i <= n:
        yield i
        i += 1

g = count_up_to(3)
print(next(g))  # 1
print(next(g))  # 2
print(next(g))  # 3
print(next(g))  # StopIteration

每调用一次 next(g)，函数就从上次暂停的地方继续，跑到下一个 yield 再停。最后没有值可给了，抛出 StopIteration。

yield —— 暂停与恢复

yield 不只是往外扔值，它还能接收值。我当年第一次看到这个特性时，愣了好几秒——函数居然能“收数据”？

def echo():
    while True:
        received = yield
        print(f'收到: {received}')

g = echo()
next(g)           # 启动生成器，跑到 yield 处暂停
g.send('hello')   # 打印 "收到: hello"
g.send('world')   # 打印 "收到: world"

看到 send 了吗？它把值传进去，生成器内部用 yield 表达式的值接收。这种双向通信，就是协程的基础。

yield from —— 简化委托

你想想看，如果有一个生成器要调用另一个生成器，传统写法要自己写循环 for x in sub_gen: yield x。这代码重复不说，还没法处理子生成器的 return 值。yield from 就是来解决这个问题的。

def sub_gen():
    yield 1
    yield 2
    return 'done'

def main_gen():
    result = yield from sub_gen()
    print(f'子生成器返回: {result}')

for v in main_gen():
    print(v)  # 输出 1, 2, 然后打印 "子生成器返回: done"

yield from 把 main_gen 和 sub_gen 之间搭了一条“管道”——send 的值能直接透传，异常也能透传，最后还能拿到子生成器的 return 值。说白了，它让生成器委托变得优雅多了。

避坑指南

• 别忘了预激：每次写 send 前先 next 一下，或者用装饰器自动预激。我曾经因为忘预激调试了半小时……
• yield from 的返回值：子生成器 return 的值会被 yield from 表达式拿到，不是遍历出来的。很多人写 for x in yield from sub_gen: 然后发现拿不到 return——嗯，那不对。
• 生成器是惰性的：它不会一次性把所有值算出来，适合处理大数据流。我做过一个日志分析的脚本，用生成器逐行读取百兆文件，内存几乎不涨。
• yield 和 return 不能并存：在同一个函数里用 yield 就变成了生成器，这时 return 不能带值，否则语法错误（Python 3.3 之前甚至不能写 return）。