Python 如何在发电机中检测它是否被外部中断

我有这个发电机：

def gen():
    rounds = 0
    for x in xrange(10):
        rounds += 1
        yield x
    print 'Generator finished (%d rounds)' % (rounds)

如果我通常称之为：

for x in gen():
    pass

我得到了预期的结果：

Generator finished (10 rounds)

但是如果我中断发电机，我什么也得不到：

for x in gen():
    break

我想得到：

Generator interrupted (1 rounds)

---

是否有可能在发电机内部检测到发电机已从外部中断？是否有任何异常可以捕获以检测此事件？

您不能，因为生成器的默认行为将一直被中断。生成器每次生成值时都会持续暂停。

换句话说，您对发电机工作原理的理解是不正确的。发电机上的回路完全不受发电机控制；它的任务就是生成下一个值，该值将取消暂停代码，直到执行下一个

yield

表达式

因此，当没有请求下一个值时，生成器将暂停，无法执行代码“检测”它没有被请求另一个值

调用生成器函数时会发生以下情况：

• 退回一张特价票。不执行函数体中的任何代码
• 生成器迭代器之外的代码可能使用它作为迭代器，也可能不使用它。每次需要新值时，都会调用
• 调用

  .next（）

  方法时，函数体将运行，直到遇到

  yield

  表达式。暂停函数体，并将

  yield

  表达式的结果作为

  .next（）

  方法的结果返回

您可以使用和方法在生成器函数中显式发送消息或引发异常，但在不迭代生成器对象时不会发送此类消息或异常

您可以查找的一件事是当生成器对象关闭时在生成器函数中抛出的

GeneratorExit

异常；见：

在生成器功能暂停的点处引发一个

GeneratorExit

当生成器对象被垃圾收集时（例如，不再有任何对象引用它），将自动调用

generator\u object.close（）

方法：

def gen():
    rounds = 0
    for x in xrange(10):
        rounds += 1
        try:
            yield x
        except GeneratorExit:
            print 'Generator closed early after %d rounds' % rounds
            raise
    print 'Generator finished (%d rounds)' % rounds

演示：

---

这仅仅是因为返回的生成器对象只被

for

循环引用，并且在

for

循环结束时被获取。

A

contextmanager

允许您提供要在生成器退出时执行的代码

from contextlib import contextmanager
rounds = 0

@contextmanager
def on_generator_exit():
    try:
        yield
    finally:
        global rounds
        print 'Generator finished (%d rounds)' % (rounds)

def gen():
    with on_generator_exit():
        global rounds
        rounds = 0
        for x in xrange(10):
            rounds += 1
            yield x

for x in gen():
    break

输出：

Generator finished (1 rounds)

---

我怀疑是否有

例外情况

。所发生的一切是，只在一次调用之后，函数就停止被调用。因为这样的控制永远不会返回到函数来执行

打印

。不，这里没有例外-您只是停止了对它的循环。您可以在外部处理它，方法是保留对生成器的引用，并确保

next（gen）

引发

StopIteration

，但无法从内部判断-生成器只是等待再次调用或垃圾回收。这不是您要求的，但您可以将生成器包装到上下文管理器中，使用

\uuuuuuuuuuuuuuuuu

——类似于：我认为

GeneratorExit

对于我正在寻找的东西来说已经足够好了。我想，如果我有一个对生成器的引用，它将不会像预期的那样工作，但是对于简单的情况，只要在它上循环，就会始终产生预期的结果。@jeckyll2hide:考虑到生成器关闭时依赖于Python实现。CPython使用引用计数，生成器对象立即被捕获，但在Jython或IronPython中，在对象不再被引用和垃圾收集清除之间可能存在明显的延迟。

Generator finished (1 rounds)