深入理解 python 虚拟机：生成器停止背后的魔法

在本篇文章当中主要给大家介绍 Python 当中生成器的实现原理，尤其是生成器是如何能够被停止执行，而且还能够被恢复的，这是一个非常让人疑惑的地方。因为这与我们通常使用的函数的直接是相违背的，函数之后执行完成之后才会返回，而生成表面是函数的形式，但是这违背了我们正常的编程直觉。

深入理解生成器与函数的区别

为了从根本上建立对生成器的认识，我们首先就需要深入理解一下生成器和函数的区别。其实在从虚拟机的层面来看，他们两个都是对象，只不过一个是生成器对象，一个是函数对象。在 Python 当中，如果你在函数里面使用了 yield 语句，那么你的这个函数在被调用的时候就不会被执行，而是会返回一个生成器对象。

python 复制代码

>>> def bar():
...     print("before yield")
...     res = yield 1
...     print(f"{res = }")
...     print("after yield")
...     return "Return Value"
...
>>> generator = bar()
>>> generator
<generator object bar at 0x105267510>
>>> bar
<function bar at 0x10562fc40>
>>>

在 Python 当中有的对象是可以直接调用的，比如你自己的类如果实现了__call__方法的话，这个类生成的对象就是一个可调用对象，在 Python 当中一个最常见的可调用对象就是函数了，生成器和函数的区别之一就是，生成器不能够直接被调用，而函数可以。

python 复制代码

>>> generator()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'generator' object is not callable
>>>

在上面的代码当中我们要明确 bar 是一个函数，但是这个函数和正常的函数有一点区别，这个函数在被调用的时候不会直接执行代码，而是会返回一个生成器对象，因为在这个函数体当中使用了 yield 语句，我们称这种函数为生成器函数 (generator function)，在 Python 当中你可以通过查看一个函数的 co_flags 字段查看一个函数的属性，如果这个字段和 0x0020 进行 & 操作之后的结果大于 0，那么就说明这个函数是一个生成器函数。

python 复制代码

>>> (bar.__code__.co_flags & 0x0020) > 0
True
>>> bar.__code__.co_flags & 0x0020
32

从上面的代码当中我们可以看到 bar 就是一个生成器函数，除了上面的方法 Python 的标准库也提供了方法去辅助我们进行判断。

python 复制代码

>>> import inspect
>>> inspect.isgeneratorfunction(bar)
True

上面的特性在 Python 程序进行编译的时候，编译器可以做到这一点，当发现一个函数当中存在类似 yield 的语句的时候就在函数的 co_flags 字段当中和 0x0020 进行或操作，然后将这个值保存在 co_flags 当中。

总之生成器和函数之间的关系为：生成器对象是通过调用生成器函数得到的，调用生成器函数的返回对象是生成器。

虚实交错的时空魔法

首先我们需要了解的是，如果我们想让一个生成器对象执行下去的话，我们可以使用 next 或者 send 函数，进行实现：

python 复制代码

>>> next(generator)
before yield
1
>>> next(generator)
res = None
after yield
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration: Return Value

在 CPython 实现的虚拟机当中，如果我们想要正确的使用 send 函数首先需要让生成器对象执行到第一个 yield 语句，我们可以使用 next(generator) 或者 generator.send(None)。比如在上面的第一条语句当中执行 next(generator)，运行到语句 res = yield 1，但是这条语句还没有执行完，需要我们调用 send 函数之后才能够完成赋值操作，send 函数的参数会被赋值给变量 res 。当整个函数体执行完成之后虚拟机就会抛出 StopIteration 异常，并且将返回值保存到 StopIteration 异常对象当中：

python 复制代码

>>> generator = bar()
>>> next(generator)
before yield
1
>>> try:
...     generator.send("None")
... except StopIteration as e:
...     print(f"{e.value = }")
...
res = 'None'
after yield
e.value = 'Return Value'
>>>

上面的代码当中可以看到，我们正确的执行力我们在上面谈到的生成器的使用方法，并且将生成器执行完成之后的返回值保存到异常的 value 当中。

生成器内部实现原理

从上面的关于生成器的使用方式来看，生成器可以在函数执行到一半的时候停止，然后继续恢复执行，为了实现这一点我们就需要有一种手段去保存函数执行的状态。但是我们需要保存函数执行的那些状态呢？最重要的两点就是代码现在执行到什么位置了，因为我们之后要继续从下一条指令开始恢复执行，同时我们需要保存虚拟机的栈空间，就是在执行字节码的时候使用到的 valuestack，注意这不是栈帧，同时还有执行函数的局部变量表，这里主要是保存一些局部变量的。而这些东西都保存在虚拟机的栈帧当中了，这一点我们在前面的文章当中已经详细介绍过了。

因此根据这些分析我们应该知道了，生成器里面最重要的就是一个虚拟机的栈帧数据结构了。一个生成器对象当中一定需要有一个虚拟机的栈帧，在 CPython 的实现当中，生成器对象的数据结构如下：

c 复制代码

typedef struct
{
    /* The gi_ prefix is intended to remind of generator-iterator. */
    PyObject ob_base;
    struct _frame *gi_frame;
    char gi_running;
    PyObject *gi_code;
    PyObject *gi_weakreflist;
    PyObject *gi_name;
    PyObject *gi_qualname;
    _PyErr_StackItem gi_exc_state;
} PyGenObject;

gi_frame: 这个字段就是表示生成器所拥有的栈帧。
gi_running: 表示协程是否在运行。
gi_code: 表示对应协程函数的代码（字节码）。
gi_weakreflist: 用于保存这个栈帧对象保存的弱引用对象。
gi_name 和 gi_qualname 都是表示生成器的名字，后者更加详细。
gi_exc_state: 用于保存执行生成器代码之前的程序状态，因为之前的代码可能已经产生一些异常了，这个主要用于保存之前的程序状态，待生成器返回之后就进行恢复。

python 复制代码

class A:
	def hello(self):
		yield 1


if __name__ == '__main__':
	g = A().hello()
	print(g.__name__)
	print(g.__qualname__)

上面的程序输出结果为:

bash 复制代码

hello
A.hello

生成器对应的字节码行为

我们通过下面的例子来分析一下，生成器 yield 对应的字节码：

python 复制代码

>>> import dis
>>> def hello():
...     yield 1
...     yield 2
...
>>> dis.dis(hello)
  2           0 LOAD_CONST               1 (1)
              2 YIELD_VALUE
              4 POP_TOP

  3           6 LOAD_CONST               2 (2)
              8 YIELD_VALUE
             10 POP_TOP
             12 LOAD_CONST               0 (None)
             14 RETURN_VALUE

在上面的程序当中只有和生成器相关的字节码为 YIELD_VALUE，在加载完常量 1 之后就会执行 YIELD_VALUE 指令，虚拟机在执行完 yield 指令之后，就会直接返回，此时虚拟机的状态------valuestack 和当前指令执行的位置（在上面的这个例子当中就是 4）都会被保存到虚拟机栈帧当中，当下一次执行生成器的代码的时候就会直接从 POP_TOP 指令直接执行。

我们再来看一下另外一个比较重要的指令 YIELD_FROM:

python 复制代码

>>> def generator_b(gen):
...     yield from gen
...
>>> dis.dis(generator_b)
  2           0 LOAD_FAST                0 (gen)
              2 GET_YIELD_FROM_ITER
              4 LOAD_CONST               0 (None)
              6 YIELD_FROM
              8 POP_TOP
             10 LOAD_CONST               0 (None)
             12 RETURN_VALUE

我们现在用一个简单的例子重新回顾一下程序的行为：

python 复制代码

def generator_a():
	yield 1
	yield 2


def generator_b(gen):
	yield from gen


if __name__ == '__main__':
	gen = generator_b(generator_a())
	print(gen.send(None))
	print(gen.send(None))
	try:
		gen.send(None)
	except StopIteration:
		print("generator exit")

上面的程序输出结果如下所示：

bash 复制代码

1
2
generator exit

从上面程序的输出结果我们可以看到 generator_a 的两个值都会被返回，这些魔法隐藏在字节码 YIELD_FROM 当中。YIELD_FROM 字节码会调用栈顶上的生成器对象的 send 方法，并且将参数生成器对象 gen 的返回结果返回，比如 1 和 2 这两个值会被返回到 generator_b ，然后 generator_b 会将这个结果继续传播出来。

在这个字节码执行最后会进行判断虚拟机当中是否出现了 StopIteration 异常，如果出现了则说 yield from 的生成器已经执行完了，则 generator_b 继续往下执行。
如果没有 StopIteration 异常，则说明 yield from 的生成器没有执行完成，这个时候虚拟机会将当前栈帧的字节码执行位置往前移动，这么做的目的是让下一次生成器执行的时候继续执行 YIELD_FROM 字节码，这就是 YIELD_FROM 能够将另一个生成器对象执行完整的秘密。

总结

在本篇文章当中主要分析的生成器内部实现原理和相关的两个重要的字节码，分析了生成器能够停下来还能够恢复执行的原因。本文最重要的两点就是区分函数和生成器和 YIELD 、YIELD_FROM 两个字节码，生成器是生成器函数返回的对象，YIELD 会直接进行函数返回，虚拟机不会继续往下执行，YIELD_FROM 除了会进行函数返回还会将字节码的执行位置往前移动，以保证 YIELD_FROM 下一次还能够被执行。

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