## 問題 你想將一個多層嵌套的序列展開成一個單層列表 ## 解決方案 可以寫一個包含 `yield from` 語句的遞歸生成器來輕松解決這個問題。比如： from collections import Iterable def flatten(items, ignore_types=(str, bytes)): for x in items: if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types): yield from flatten(x) else: yield x items = [1, 2, [3, 4, [5, 6], 7], 8] # Produces 1 2 3 4 5 6 7 8 for x in flatten(items): print(x) 在上面代碼中，`isinstance(x, Iterable)` 檢查某個元素是否是可迭代的。如果是的話，`yield from` 就會返回所有子例程的值。最終返回結果就是一個沒有嵌套的簡單序列了。 額外的參數 `ignore_types` 和檢測語句 `isinstance(x, ignore_types)`用來將字符串和字節排除在可迭代對象外，防止將它們再展開成單個的字符。這樣的話字符串數組就能最終返回我們所期望的結果了。比如： >>> items = ['Dave', 'Paula', ['Thomas', 'Lewis']] >>> for x in flatten(items): ... print(x) ... Dave Paula Thomas Lewis >>> ## 討論 語句 `yield from` 在你想在生成器中調用其他生成器作為子例程的時候非常有用。如果你不使用它的話，那么就必須寫額外的for循環了。比如： def flatten(items, ignore_types=(str, bytes)): for x in items: if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types): for i in flatten(x): yield i else: yield x 盡管只改了一點點，但是 `yield from` 語句看上去感覺更好，并且也使得代碼更簡潔清爽。 之前提到的對于字符串和字節的額外檢查是為了防止將它們再展開成單個字符。如果還有其他你不想展開的類型，修改參數 `ignore_types` 即可。 最后要注意的一點是，`yield from` 在涉及到基于協程和生成器的并發編程中扮演著更加重要的角色。可以參考12.12小節查看另外一個例子。