我正打算写写 Python 的生成器，然而查资料时发现，引入生成器的 PEP 没人翻译过，因此就花了点时间翻译出来。如果在阅读时，你有读不懂的地方，不用怀疑，极有可能是我译得不到位。若出现这种情况，我建议你直接阅读原文，最好也能将错误处告知于我，以便做出修改。

原文：www.python.org/dev/peps/pe…

创建日期：2001-05-18

合入Python版本：2.2

译者 ：豌豆花下猫（Python猫 公众号作者）

PEP背景知识 ：学习Python，怎能不懂点PEP呢？

摘要

这个 PEP 想在 Python 中引入生成器的概念，以及一个新的表达式，即 yield 表达式。

动机

当一个生产者函数在处理某些艰难的任务时，它可能需要维持住生产完某个值时的状态，大多数编程语言都提供不了既舒服又高效的方案，除了往参数列表中添加回调函数，然后每生产一个值时就去调用一下。

例如，标准库中的tokenize.py采用这种方法：调用者必须传一个 tokeneater 函数给 tokenize() ，当 tokenize() 找到下一个 token 时再调用。这使得 tokenize 能以自然的方式编码，但程序调用 tokenize 会变得极其复杂，因为它需要记住每次回调前最后出现的是哪个 token(s)。tabnanny.py中的 tokeneater 函数是处理得比较好的例子，它在全局变量中维护了一个状态机，用于记录已出现的 token 和预期会出现的 token 。这很难正确地工作，而且也挺难让人理解。不幸的是，它已经是最标准的解决方法了。

有一个替代方案是一次性生成 Python 程序的全部解析，并存入超大列表中。这样 tokenize 客户端可以用自然的方式，即使用局部变量和局部控制流（例如循环和嵌套的 if 语句），来跟踪其状态。然而这并不实用：程序会变得臃肿，因此不能在实现整个解析所需的内存上放置先验限制；而有些 tokenize 客户端仅仅想要查看某个特定的东西是否曾出现（例如，future 声明，或者像 IDLE 做的那样，只是首个缩进的声明），因此解析整个程序就是严重地浪费时间。

另一个替代方案是把 tokenize 变为一个迭代器【注释1】，每次调用它的 next() 方法时再传递下一个 token。这对调用者来说很便利，就像前一方案把结果存入大列表一样，同时没有内存与“想要早点退出怎么办”的缺点。然而，这个方案也把 tokenize 的负担转化成记住 next() 的调用状态，读者只要瞄一眼 tokenize.tokenize_loop() ，就会意识到这是一件多么可怕的苦差事。或者想象一下，用递归算法来生成普通树结构的节点：若把它投射成一个迭代器框架实现，就需要手动地移除递归状态并维护遍历的状态。

第四种选择是在不同的线程中运行生产者和消费者。这允许两者以自然的方式维护其状态，所以都会很舒服。实际上，Python 源代码发行版中的 Demo/threads/Generator.py 就提供了一个可用的同步通信（synchronized-communication）类，来完成一般的任务。但是，这在没有线程的平台上无法运用，而且就算可用也会很慢（与不用线程可取得的成就相比）。

最后一个选择是使用 Python 的变种 Stackless 【注释2-3】来实现，它支持轻量级的协程。它与前述的线程方案有相同的编程优势，效率还更高。然而，Stackless 在 Python 核心层存在争议，Jython 也可能不会实现相同的语义。这个 PEP 不是讨论这些问题的地方，但完全可以说生成器是 Stackless 相关功能的子集在当前 CPython 中的一种简单实现，而且可以说，其它 Python 实现起来也相对简单。

以上分析完了已有的方案。其它一些高级语言也提供了不错的解决方案，特别是 Sather 的迭代器，它受到 CLU 的迭代器启发【注释4】；Icon 的生成器，一种新颖的语言，其中每个表达式都是生成器【注释5】。它们虽有差异，但基本的思路是一致的：提供一种函数，它可以返回中间结果（“下一个值”）给它的调用者，同时还保存了函数的局部状态，以便在停止的位置恢复（译注：resum，下文也译作激活）调用。一个非常简单的例子：

def fib():
    a, b = 0, 1
    while 1:
       yield b
       a, b = b, a+b
复制代码

当 fib() 首次被调用时，它将 a 设为 0，将 b 设为 1，然后生成 b 给其调用者。调用者得到 1。当 fib 恢复时，从它的角度来看，yield 语句实际上跟 print 语句相同：fib 继续执行，且所有局部状态完好无损。然后，a 和 b 的值变为 1，并且 fib 再次循环到 yield，生成 1 给它的调用者。以此类推。 从 fib 的角度来看，它只是提供一系列结果，就像用了回调一样。但是从调用者的角度来看，fib 的调用就是一个可随时恢复的可迭代对象。跟线程一样，这允许两边以最自然的方式进行编码；但与线程方法不同，这可以在所有平台上高效完成。事实上，恢复生成器应该不比函数调用昂贵。

同样的方法适用于许多生产者/消费者函数。例如，tokenize.py 可以生成下一个 token 而不是用它作为参数调用回调函数，而且 tokenize 客户端可以以自然的方式迭代 tokens：Python 生成器是一种迭代器，但是特别强大。

设计规格：yield

引入了一种新的表达式：

yield_stmt：“yield”expression_list

yield 是一个新的关键字，因此需要一个 future 声明【注释8】来进行引入：在早期版本中，若想使用生成器的模块，必须在接近头部处包含以下行（详见 PEP 236）：

from __future__ import generators
复制代码

没有引入 future 模块就使用 yield 关键字，将会告警。 在后续的版本中，yield 将是一个语言关键字，不再需要 future 语句。

yield 语句只能在函数内部使用。包含 yield 语句的函数被称为生成器函数。从各方面来看，生成器函数都只是个普通函数，但在它的代码对象的 co_flags 中设置了新的“CO_GENERATOR”标志。

当调用生成器函数时，实际参数还是绑定到函数的局部变量空间，但不会执行代码。得到的是一个 generator-iterator 对象；这符合迭代器协议【注释6】，因此可用于 for 循环。注意，在上下文无歧义的情况下，非限定名称 “generator” 既可以指生成器函数，又可以指生成器-迭代器（generator-iterator）。

每次调用 generator-iterator 的 next() 方法时，才会执行 generator-function 体中的代码，直至遇到 yield 或 return 语句（见下文），或者直接迭代到尽头。

如果执行到 yield 语句，则函数的状态会被冻结，并将 expression_list 的值返回给 next() 的调用者。“冻结”是指挂起所有本地状态，包括局部变量、指令指针和内部堆栈：保存足够的信息，以便在下次调用 next() 时，函数可以继续执行，仿佛 yield 语句只是一次普通的外部调用。

限制：yield 语句不能用于 try-finally 结构的 try 子句中。困难的是不能保证生成器会被再次激活（resum），因此无法保证 finally 语句块会被执行；这就太违背 finally 的用处了。

限制：生成器在活跃状态时无法被再次激活：

>>> def g():
...     i = me.next()
...     yield i
>>> me = g()
>>> me.next()
Traceback (most recent call last):
 ...
 File "<string>", line 2, in g
ValueError: generator already executing
复制代码

设计规格：return

生成器函数还可以包含以下形式的return语句：

return
复制代码

注意，生成器主体中的 return 语句不允许使用 expression_list （然而当然，它们可以嵌套地使用在生成器里的非生成器函数中）。

当执行到 return 语句时，程序会正常 return，继续执行恰当的 finally 子句（如果存在）。然后引发一个 StopIteration 异常，表明迭代器已经耗尽。如果程序没有显式 return 而执行到生成器的末尾，也会引发 StopIteration 异常。

请注意，对于生成器函数和非生成器函数，return 意味着“我已经完成，并且没有任何有趣的东西可以返回”。

注意，return 并不一定会引发 StopIteration ：关键在于如何处理封闭的 try-except 结构。 例如：

>>> def f1():
...     try:
...         return
...     except:
...        yield 1
>>> print list(f1())
[]
复制代码

因为，就像在任何函数中一样，return 只是退出，但是：

>>> def f2():
...     try:
...         raise StopIteration
...     except:
...         yield 42
>>> print list(f2())
[42]
复制代码

因为 StopIteration 被一个简单的 except 捕获，就像任意异常一样。

设计规格：生成器和异常传播

如果一个未捕获的异常——包括但不限于 StopIteration——由生成器函数引发或传递，则异常会以通常的方式传递给调用者，若试图重新激活生成器函数的话，则会引发 StopIteration 。 换句话说，未捕获的异常终结了生成器的使用寿命。

示例（不合语言习惯，仅作举例）：

>>> def f():
...     return 1/0
>>> def g():
...     yield f()  # the zero division exception propagates
...     yield 42   # and we'll never get here
>>> k = g()
>>> k.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
  File "<stdin>", line 2, in g
  File "<stdin>", line 2, in f
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
>>> k.next()  # and the generator cannot be resumed
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
StopIteration
>>>
复制代码

设计规格：Try/Exception/Finally

前面提过，yield 语句不能用于 try-finally 结构的 try 子句中。这带来的结果是生成器要非常谨慎地分配关键的资源。但是在其它地方，yield 语句并无限制，例如 finally 子句、except 子句、或者 try-except 结构的 try 子句：

>>> def f():
...     try:
...         yield 1
...         try:
...             yield 2
...             1/0
...             yield 3  # never get here
...         except ZeroDivisionError:
...             yield 4
...             yield 5
...             raise
...         except:
...             yield 6
...         yield 7     # the "raise" above stops this
...     except:
...         yield 8
...     yield 9
...     try:
...         x = 12
...     finally:
...        yield 10
...     yield 11
>>> print list(f())
[1, 2, 4, 5, 8, 9, 10, 11]
>>>
复制代码

示例

# 二叉树类
class Tree:

    def __init__(self, label, left=None, right=None):
        self.label = label
        self.left = left
        self.right = right

    def __repr__(self, level=0, indent=" "):
        s = level*indent + `self.label`
        if self.left:
            s = s + "\n" + self.left.__repr__(level+1, indent)
        if self.right:
            s = s + "\n" + self.right.__repr__(level+1, indent)
        return s

    def __iter__(self):
        return inorder(self)

# 从列表中创建 Tree
def tree(list):
    n = len(list)
    if n == 0:
        return []
    i = n / 2
    return Tree(list[i], tree(list[:i]), tree(list[i+1:]))

# 递归生成器，按顺序生成树标签
def inorder(t):
    if t:
        for x in inorder(t.left):
            yield x
        yield t.label
        for x in inorder(t.right):
            yield x

# 展示：创建一棵树
t = tree("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")
# 按顺序打印树的节点
for x in t:
    print x,
print

# 非递归生成器
def inorder(node):
    stack = []
    while node:
        while node.left:
            stack.append(node)
            node = node.left
        yield node.label
        while not node.right:
            try:
                node = stack.pop()
            except IndexError:
                return
            yield node.label
        node = node.right

# 练习非递归生成器
for x in t:
    print x,
print
Both output blocks display:

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
复制代码

问答

为什么重用 def 而不用新的关键字？

请参阅下面的 BDFL 声明部分。

为什么用新的关键字yield而非内置函数？

Python 中通过关键字能更好地表达控制流，即 yield 是一个控制结构。而且为了 Jython 的高效实现，编译器需要在编译时就确定潜在的挂起点，新的关键字会使这一点变得简单。CPython 的实现也大量利用它来检测哪些函数是生成器函数（尽管一个新的关键字替代 def 就能解决 CPython 的问题，但人们问“为什么要新的关键字”问题时，并不想要新的关键字）。

为什么不是其它不带新关键字的特殊语法？

例如，为何不用下面用法而用 yield 3：

return 3 and continue
return and continue 3
return generating 3
continue return 3
return >> , 3
from generator return 3
return >> 3
return << 3
>> 3
<< 3
* 3
复制代码

我没有错过一个“眼色”吧？在数百条消息中，我算了每种替代方案有三条建议，然后总结出上面这些。不需要用新的关键字会很好，但使用 yield 会更好——我个人认为，在一堆无意义的关键字或运算符序列中，yield 更具表现力。尽管如此，如果这引起足够的兴趣，支持者应该发起一个提案，交给 Guido 裁断。

为什么允许用return，而不强制用StopIteration？

“StopIteration”的机制是底层细节，就像 Python 2.1 中的“IndexError”的机制一样：实现时需要做一些预先定义好的东西，而 Python 为高级用户开放了这些机制。尽管不强制要求每个人都在这个层级工作。 “return”在任何一种函数中都意味着“我已经完成”，这很容易解读和使用。注意，return 并不总是等同于 try-except 结构中的 raise StopIteration（参见“设计规格：Return”部分）。

那为什么不允许return一个表达式？

也许有一天会允许。 在 Icon 中，return expr 意味着“我已经完成”和“但我还有最后一个有用的值可以返回，这就是它”。 在初始阶段，不强制使用return expr的情况下，使用 yield 仅仅传递值，这很简单明了。

BDFL声明

Issue

引入另一个新的关键字（比如，gen 或 generator ）来代替 def ，或以其它方式改变语法，以区分生成器函数和非生成器函数。

Con

实际上（你如何看待它们），生成器是函数，但它们具有可恢复性。使它们建立起来的机制是一个相对较小的技术问题，引入新的关键字无助于强调生成器是如何启动的机制（生成器生命中至关重要却很小的部分）。

Pro

实际上（你如何看待它们），生成器函数实际上是工厂函数，它们就像施了魔法一样地生产生成器-迭代器。 在这方面，它们与非生成器函数完全不同，更像是构造函数而不是函数，因此重用 def 无疑是令人困惑的。藏在内部的 yield 语句不足以警示它们的语义是如此不同。

BDFL

def 留了下来。任何一方都没有任何争论是完全令人信服的，所以我咨询了我的语言设计师的直觉。它告诉我 PEP 中提出的语法是完全正确的——不是太热，也不是太冷。但是，就像希腊神话中的 Delphi（译注：特尔斐，希腊古都） 的甲骨文一样，它并没有告诉我原因，所以我没有对反对此 PEP 语法的论点进行反驳。 我能想出的最好的（除了已经同意做出的反驳）是“FUD”（译注：缩写自 fear、uncertainty 和 doubt）。 如果这从第一天开始就是语言的一部分，我非常怀疑这早已让安德鲁·库奇林（Andrew Kuchling）的“Python Warts”页面成为可能。（译注：wart 是疣，一种难看的皮肤病。这是一个 wiki 页面，列举了对 Python 吹毛求疵的建议）。

参考实现

当前的实现（译注：2001年），处于初步状态（没有文档，但经过充分测试，可靠），是Python 的 CVS 开发树【注释9】的一部分。 使用它需要您从源代码中构建 Python。

这是衍生自 Neil Schemenauer【注释7】的早期补丁。

脚注和参考文献

[1] PEP-234, Iterators, Yee, Van Rossum

www.python.org/dev/peps/pe…

[2] www.stackless.com/

[3] PEP-219, Stackless Python, McMillan

www.python.org/dev/peps/pe…

[4] “Iteration Abstraction in Sather” Murer, Omohundro, Stoutamire and Szyperski

www.icsi.berkeley.edu/~sather/Pub…

[5] www.cs.arizona.edu/icon/

[6] The concept of iterators is described in PEP 234. See [1] above.

[7] python.ca/nas/python/…

[8] PEP 236, Back to the future, Peters

www.python.org/dev/peps/pe…

[9] To experiment with this implementation, check out Python from CVS according to the instructions at sf.net/cvs/?group_… ，Note that the std test Lib/test/test_generators.py contains many examples, including all those in this PEP.

版权信息

本文档已经放置在公共领域。源文档：github.com/python/peps…

（译文完）

PS：官方 PEP 有将近500个，然而保守估计，被翻译成中文的不足20个（去重的情况下）。我好奇，感兴趣将一些重要的 PEP 翻译出来的人有多少呢？现抛此问题出来探探路，欢迎留言交流。

—————–

本文翻译并首发于微信公众号【Python猫】，后台回复“爱学习”，免费获得20+本精选电子书。