Python解释器如何实现协同程序

Question

目前，我正在尝试理解Python如何实现yield和生成器。在文档上说

通过挂起，我们的意思是保留所有本地状态，包括局部变量的当前绑定，指令指针，内部评估堆栈以及任何异常处理的状态。当通过调用生成器的一个方法恢复执行时，该函数可以完全像yield表达式只是另一个外部调用一样。

这对我来说似乎非常违反直觉，因为我所知道的所有函数调用方案都是基于堆栈的，例如C调用约定。我真的很好奇Python如何存储功能的所有状态以及执行流程如何回到yield之后的位置。

最后一个问题是，是否有任何算法可以从任意生成器函数派生生成器迭代器的实现。例如，假设我们有一个生成器函数：

def generator_f():
    for i in range(10):
        yield i
    for i in range(10):
        yield i

我们能系统地实现一个迭代器，它在功能上等同于generator_f()返回的生成器迭代器吗？功能上我指的是行为和（记忆）效率。

Answer 1

您可以在cpython/Lib/asyncio/coroutines.py中看到Cpython如何实现协同程序。要了解如何实现生成器，请参阅cpython/Objects/genobject.c。具体来说，yield from背后的逻辑可以在函数gen_getyieldfrom()和_PyGen_yf()中找到。

关于你关于等效迭代器的问题：

iter([*range(10), *range(10)])