如果想编写生成器用来把其它的生成器当做子例程调用，yield from是一个不错的选择。（Python3）
yield from实现了让一个生成器委托给另一个，为了弄清楚它的原理，我们先看下最简单的生成器例子：
>>> def gen_fn():... result = yield 1... print('result of yield: {}'.format(result))... result2 = yield 2... print('result of 2nd yield: {}'.format(result2))... return 'done'...为了从另一个生成器调用这个生成器，通过yield from实现委托：
>>> # Generator function:>>> def caller_fn():... gen = gen_fn()... rv = yield from gen... print('return value of yield-from: {}'... .format(rv))
...>>> # Make a generator from the>>> # generator function.>>> caller = caller_fn()caller生成器表现得好像它自己就是gen——那个它委托的生成器一样：
>>> caller.send(None)1>>> caller.gi_frame.f_lasti15>>> caller.send('hello')
result of yield: hello2>>> caller.gi_frame.f_lasti # Hasn't advanced.15>>> caller.send('goodbye')
result of 2nd yield: goodbyereturn value of yield-from: done
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in StopIteration 当caller yields from gen，caller并没有前进。注意他的指令指针一直停在15——yield from语句所在的位置，即使同时内部的生成器gen的从一个yield语句前进到另一个。从caller的外部看来，我们不能分辨它产出的值是来自caller本身，还是从它委托的生成器出来的。然后在gen内部，我们也无法分辨被传入的值是来自caller还是来自caller之外的。yield from 就像是一个没有摩擦的通道，通过它值流进流出gen直到gen结束。
一个生成器能够通过yield from委托它的工作给一个子生成器，并且接受子生成器的工作结果。注意，上述中，caller打印出"return value of yield-from: done"。也就是说，当gen结束后，它的返回值变成了caller中yield from语句的值：
rv = yield from gen
委托迭代的堆栈很好追踪：
>>> def gen_fn():
... raise Exception('my error')>>> caller = caller_fn()>>> caller.send(None)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 3, in caller_fn
File "", line 2, in gen_fnException: my error 这非常方便！堆栈追踪显示，在caller_fn委托gen_fn的过程中它抛出了异常。更舒服的是，我们可以把一个对于子生成器的调用包裹在异常处理中，类似于对普通子程序的处理：
>>> def gen_fn():... yield 1... raise Exception('uh oh')
...>>> def caller_fn():... try:... yield from gen_fn()... except Exception as exc:... print('caught {}'.format(exc))
...>>> caller = caller_fn()>>> caller.send(None)1>>> caller.send('hello')
caught uh oh此外，对于一个普通的类A的实例a，如果一开始是使用
a = A()yield a
也可以使用在类A中定义
def __iter__(self): yield self
来统一的使用yield from
a = A()yield from a
在这里，我们利用了python的生成器和迭代器的深厚对应关系。推进一个生成器，对于调用者来说，就跟推进一个迭代器是一样的。同样，也可以在def __iter__(self)中定义返回值return x。
使用统一的形式有时是非常方便的一件事。
本文英文原文来自于 500 lines or less -- A Web Crawler With asyncio Coroutines中的Factoring Coroutines With yield from一节，由于相对独立，单独出来便于参考。在python cookbook3中也有不少关于生成器和迭代器的优秀阐述，可以参考。
作者：treelake
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