yield from首先要知道，yield from 是全新的语言结构。它的作用比 yield 多很多，因此人们认为继续使用那个关键字多少会引起误解。在其他语言中，类似的结构使用 await 关键字，这个名称好多了，因为它传达了至关重要的一点：在生成器 gen 中使用 yield from subgen() 时，subgen 会获得控制权，把产出的值传给 gen 的调用方，即调用方可以直接控制 subgen。与此同时，gen 会阻塞，等待 subgen 终止。5
5写作本书时，有个 PEP 正在讨论中，提议增加 await 和 async 关键字：PEP 492—Coroutines with async and await syntax（https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/）。
第 14 章说过，yield from 可用于简化 for 循环中的 yield 表达式。例如：
>>> def gen(): ... for c in 'AB': ... yield c ... for i in range(1, 3): ... yield i ... >>> list(gen()) ['A', 'B', 1, 2]
可以改写为：
>>> def gen(): ... yield from 'AB' ... yield from range(1, 3) ... >>> list(gen()) ['A', 'B', 1, 2]
14.10 节首次提到 yield from 时举了一个例子，演示这个结构的用法，如示例 16-16 所示。6
6示例 16-16 仅供教学使用。itertools 模块提供了优化版 chain 函数，使用 C 语言编写。
示例 16-16 使用
yield from链接可迭代的对象
>>> def chain(*iterables): ... for it in iterables: ... yield from it ... >>> s = 'ABC' >>> t = tuple(range(3)) >>> list(chain(s, t)) ['A', 'B', 'C', 0, 1, 2]
在 Beazley 与 Jones 的《Python Cookbook（第 3 版）中文版》一书中，“4.14 扁平化处理嵌套型的序列”一节有个稍微复杂（不过更有用）的 yield from 示例（源码在 GitHub 中，https://github.com/dabeaz/python-cookbook/blob/master/src/4/how_to_flatten_a_nested_sequence/example.py）。
yield from x 表达式对 x 对象所做的第一件事是，调用 iter(x)，从中获取迭代器。因此，x 可以是任何可迭代的对象。
可是，如果 yield from 结构唯一的作用是替代产出值的嵌套 for 循环，这个结构很有可能不会添加到 Python 语言中。yield from 结构的本质作用无法通过简单的可迭代对象说明，而要发散思维，使用嵌套的生成器。因此，引入 yield from 结构的 PEP 380 才起了“Syntax for Delegating to a Subgenerator”（“把职责委托给子生成器的句法”）这个标题。
yield from 的主要功能是打开双向通道，把最外层的调用方与最内层的子生成器连接起来，这样二者可以直接发送和产出值，还可以直接传入异常，而不用在位于中间的协程中添加大量处理异常的样板代码。有了这个结构，协程可以通过以前不可能的方式委托职责。
若想使用 yield from 结构，就要大幅改动代码。为了说明需要改动的部分，PEP 380 使用了一些专门的术语。
委派生成器
包含 yield from <iterable> 表达式的生成器函数。
子生成器
从 yield from 表达式中 <iterable> 部分获取的生成器。这就是 PEP 380 的标题（“Syntax for Delegating to a Subgenerator”）中所说的“子生成器”（subgenerator）。
调用方
PEP 380 使用“调用方”这个术语指代调用委派生成器的客户端代码。在不同的语境中，我会使用“客户端”代替“调用方”，以此与委派生成器（也是调用方，因为它调用了子生成器）区分开。
PEP 380 经常使用“迭代器”这个词指代子生成器。这样会让人误解，因为委派生成器也是迭代器。因此，我选择使用“子生成器”这个术语，与 PEP 380 的标题（“Syntax for Delegating to a Subgenerator”）保持一致。然而，子生成器可能是简单的迭代器，只实现了
__next__方法；但是，yield from也能处理这种子生成器。不过，引入yield from结构的目的是为了支持实现了__next__、send、close和throw方法的生成器。
示例 16-17 能更好地说明 yield from 结构的用法。图 16-2 把该示例中各个相关的部分标识出来了。7
7图 16-2 的灵感来自 Paul Sokolovsky 绘制的示意图（http://flupy.org/resources/yield-from.pdf）。
图 16-2：委派生成器在 yield from 表达式处暂停时，调用方可以直接把数据发给子生成器，子生成器再把产出的值发给调用方。子生成器返回之后，解释器会抛出 StopIteration 异常，并把返回值附加到异常对象上，此时委派生成器会恢复
coroaverager3.py 脚本从一个字典中读取虚构的七年级男女学生的体重和身高。例如， 'boys;m' 键对应于 9 个男学生的身高（单位是米），'girls;kg' 键对应于 10 个女学生的体重（单位是千克）。这个脚本把各组数据传给前面定义的 averager 协程，然后生成一个报告，如下所示：
$ python3 coroaverager3.py
9 boys averaging 40.42kg
9 boys averaging 1.39m
10 girls averaging 42.04kg
10 girls averaging 1.43m
示例 16-17 中列出的代码显然不是解决这个问题最简单的方案，但是通过实例说明了 yield from 结构的用法。这个示例的灵感来自“What's New in Python 3.3”一文（https://docs.python.org/3/whatsnew/3.3.html#pep-380）给出的例子。
示例 16-17 coroaverager3.py：使用
yield from计算平均值并输出统计报告
from collections import namedtuple
Result = namedtuple('Result', 'count average')
# 子生成器
def averager(): ➊
total = 0.0
count = 0
average = None
while True:
term = yield ➋
if term is None: ➌
break
total += term
count += 1
average = total/count
return Result(count, average) ➍
# 委派生成器
def grouper(results, key): ➎
while True: ➏
results[key] = yield from averager() ➐
# 客户端代码，即调用方
def main(data): ➑
results = {}
for key, values in data.items():
group = grouper(results, key) ➒
next(group) ➓
for value in values:
group.send(value) ⓫
group.send(None) # 重要！ ⓬
# print(results) # 如果要调试，去掉注释
report(results)
# 输出报告
def report(results):
for key, result in sorted(results.items()):
group, unit = key.split(';')
print('{:2} {:5} averaging {:.2f}{}'.format(
result.count, group, result.average, unit))
data = {
'girls;kg':
[40.9, 38.5, 44.3, 42.2, 45.2, 41.7, 44.5, 38.0, 40.6, 44.5],
'girls;m':
[1.6, 1.51, 1.4, 1.3, 1.41, 1.39, 1.33, 1.46, 1.45, 1.43],
'boys;kg':
[39.0, 40.8, 43.2, 40.8, 43.1, 38.6, 41.4, 40.6, 36.3],
'boys;m':
[1.38, 1.5, 1.32, 1.25, 1.37, 1.48, 1.25, 1.49, 1.46],
}
if __name__ == '__main__':
main(data)
❶ 与示例 16-13 中的 averager 协程一样。这里作为子生成器使用。
❷ main 函数中的客户代码发送的各个值绑定到这里的 term 变量上。
❸ 至关重要的终止条件。如果不这么做，使用 yield from 调用这个协程的生成器会永远阻塞。
❹ 返回的 Result 会成为 grouper 函数中 yield from 表达式的值。
❺ grouper 是委派生成器。
❻ 这个循环每次迭代时会新建一个 averager 实例；每个实例都是作为协程使用的生成器对象。
❼ grouper 发送的每个值都会经由 yield from 处理，通过管道传给 averager 实例。grouper 会在 yield from 表达式处暂停，等待 averager 实例处理客户端发来的值。averager 实例运行完毕后，返回的值绑定到 results[key] 上。while 循环会不断创建 averager 实例，处理更多的值。
❽ main 函数是客户端代码，用 PEP 380 定义的术语来说，是“调用方”。这是驱动一切的函数。
❾ group 是调用 grouper 函数得到的生成器对象，传给 grouper 函数的第一个参数是 results，用于收集结果；第二个参数是某个键。group 作为协程使用。
❿ 预激 group 协程。
⓫ 把各个 value 传给 grouper。传入的值最终到达 averager 函数中 term = yield 那一行；grouper 永远不知道传入的值是什么。
⓬ 把 None 传入 grouper，导致当前的 averager 实例终止，也让 grouper 继续运行，再创建一个 averager 实例，处理下一组值。
示例 16-17 中最后一个标号前面有个注释——“重要！”，强调这行代码（group.send(None)）至关重要：终止当前的 averager 实例，开始执行下一个。如果注释掉那一行，这个脚本不会输出任何报告。此时，把 main 函数靠近末尾的 print(results) 那行的注释去掉，你会发现，results 字典是空的。
yield from结构的运作方式。本书的代码仓库中有 coroaverager3.py 脚本的代码（https://github.com/fluentpython/example-code/blob/master/16-coroutine/coroaverager3.py）。原因说明如下。
下面简要说明示例 16-17 的运作方式，还会说明把 main 函数中调用 group.send(None) 那一行代码（带有“重要！”注释的那一行）去掉会发生什么事。
外层 for 循环每次迭代会新建一个 grouper 实例，赋值给 group 变量；group 是委派生成器。
调用 next(group)，预激委派生成器 grouper，此时进入 while True 循环，调用子生成器 averager 后，在 yield from 表达式处暂停。
内层 for 循环调用 group.send(value)，直接把值传给子生成器 averager。同时，当前的 grouper 实例（group）在 yield from 表达式处暂停。
内层循环结束后，group 实例依旧在 yield from 表达式处暂停，因此，grouper 函数定义体中为 results[key] 赋值的语句还没有执行。
如果外层 for 循环的末尾没有 group.send(None)，那么 averager 子生成器永远不会终止，委派生成器 group 永远不会再次激活，因此永远不会为 results[key] 赋值。
外层 for 循环重新迭代时会新建一个 grouper 实例，然后绑定到 group 变量上。前一个 grouper 实例（以及它创建的尚未终止的 averager 子生成器实例）被垃圾回收程序回收。
这个试验想表明的关键一点是，如果子生成器不终止，委派生成器会在
yield from表达式处永远暂停。如果是这样，程序不会向前执行，因为yield from（与yield一样）把控制权转交给客户代码（即，委派生成器的调用方）了。显然，肯定有任务无法完成。
示例 16-17 展示了 yield from 结构最简单的用法，只有一个委派生成器和一个子生成器。因为委派生成器相当于管道，所以可以把任意数量个委派生成器连接在一起：一个委派生成器使用 yield from 调用一个子生成器，而那个子生成器本身也是委派生成器，使用 yield from 调用另一个子生成器，以此类推。最终，这个链条要以一个只使用 yield 表达式的简单生成器结束；不过，也能以任何可迭代的对象结束，如示例 16-16 所示。
任何 yield from 链条都必须由客户驱动，在最外层委派生成器上调用 next(...) 函数或 .send(...) 方法。可以隐式调用，例如使用 for 循环。
下面综述 PEP 380 对 yield from 结构的正式说明。