Yield从基本链迭代器以有效的方式:

# chain from itertools:
def chain(*iters):
    for it in iters:
        for item in it:
            yield item

# with the new keyword
def chain(*iters):
    for it in iters:
        yield from it

正如您所看到的，它删除了一个纯Python循环。这几乎就是它所做的一切，但是链接迭代器是Python中非常常见的模式。

线程基本上是一种特性，它允许您在完全随机的点跳出函数，并跳回另一个函数的状态。线程管理器经常这样做，因此程序似乎同时运行所有这些函数。问题是这些点是随机的，所以您需要使用锁定来防止管理器在有问题的点上停止函数。

在这个意义上，生成器与线程非常相似:它们允许您指定特定的点(当它们屈服时)，您可以在那里插入和退出。当以这种方式使用时，生成器称为协程。

阅读这篇关于Python协程的优秀教程，了解更多细节

简单地说，yield from为迭代器函数提供了尾部递归。

Yield从基本链迭代器以有效的方式:

# chain from itertools:
def chain(*iters):
    for it in iters:
        for item in it:
            yield item

# with the new keyword
def chain(*iters):
    for it in iters:
        yield from it

正如您所看到的，它删除了一个纯Python循环。这几乎就是它所做的一切，但是链接迭代器是Python中非常常见的模式。

线程基本上是一种特性，它允许您在完全随机的点跳出函数，并跳回另一个函数的状态。线程管理器经常这样做，因此程序似乎同时运行所有这些函数。问题是这些点是随机的，所以您需要使用锁定来防止管理器在有问题的点上停止函数。

在这个意义上，生成器与线程非常相似:它们允许您指定特定的点(当它们屈服时)，您可以在那里插入和退出。当以这种方式使用时，生成器称为协程。

阅读这篇关于Python协程的优秀教程，了解更多细节

在异步IO协程的实际使用中，yield from与协程函数中的await具有类似的行为。两者都用于暂停协程的执行。

Yield from由基于生成器的协程使用。 Await用于async def协程。(Python 3.5+开始)

对于Asyncio，如果不需要支持旧的Python版本(即>3.5)，async def/await是定义协程的推荐语法。因此，yield from在协程中不再需要。

但一般来说，在asyncio之外，yield from <子生成器>在迭代子生成器时仍有一些其他用途，如前面的回答中所述。

Wherever you invoke a generator from within a generator you need a "pump" to re-yield the values: for v in inner_generator: yield v. As the PEP points out there are subtle complexities to this which most people ignore. Non-local flow-control like throw() is one example given in the PEP. The new syntax yield from inner_generator is used wherever you would have written the explicit for loop before. It's not merely syntactic sugar, though: It handles all of the corner cases that are ignored by the for loop. Being "sugary" encourages people to use it and thus get the right behaviors.

这条讨论线程中的消息讨论了这些复杂性:

对于PEP 342引入的附加生成器特性，这是不可能的 更长的情况:正如Greg的PEP中所描述的，简单的迭代不会 正确支持send()和throw()。体操需要支持 当您破坏Send()和throw()时，它们实际上并不复杂 向下，但它们也不是微不足道的。

我不能与微线程进行比较，只能观察到生成器是一种并行。您可以将挂起生成器视为一个线程，它通过yield将值发送给消费线程。实际的实现可能不是这样的(Python开发人员显然对实际的实现非常感兴趣)，但这与用户无关。

语法带来的新成果并没有在线程方面为语言增加任何额外的功能，它只是使正确使用现有功能变得更容易。或者更准确地说，它使专家编写的复杂内部生成器的新手更容易通过该生成器，而不会破坏其任何复杂特性。

一个简短的例子将帮助您理解yield from的用例之一:从另一个生成器获取价值

def flatten(sequence):
    """flatten a multi level list or something
    >>> list(flatten([1, [2], 3]))
    [1, 2, 3]
    >>> list(flatten([1, [2], [3, [4]]]))
    [1, 2, 3, 4]
    """
    for element in sequence:
        if hasattr(element, '__iter__'):
            yield from flatten(element)
        else:
            yield element

print(list(flatten([1, [2], [3, [4]]])))