使用yield from共享生成器时，为何看似等价的代码会出现StopIteration异常差异？

嘿，这个问题的核心其实藏在Python生成器的一个关键特性里——生成器是有状态的，而且一旦被迭代，它的状态会持续保留，不会自动重置。再加上你这里所有的func生成器都绑定了同一个全局gen对象，这两种写法的差异就由此而来了。

咱们逐个拆解：

先看案例1：保存生成器对象复用 #

gen = (x for x in range(10))
def func():
    yield from gen

F21 = func()
F22 = func()
next(F21)  # 输出0，gen的内部指针推进到下一个元素
next(F22)  # 输出1，gen的指针继续向前

这里的F21和F22是两个独立的生成器对象，但它们共享同一个gen生成器的状态。当你调用next(F21)时，yield from会委托gen产出第一个元素（0），此时gen的内部状态已经变了——它现在指向的是下一个要产出的元素1；之后调用next(F22)，它同样会委托这个已经被推进过的gen，自然就拿到了1。只要gen还没耗尽（也就是还没产出完10个元素），不管你用F21还是F22调用next，都能拿到下一个元素，不会提前触发StopIteration。

再看案例2：每次创建新生成器 #

gen = (x for x in range(10))
def func():
    yield from gen

next(func())  # 输出0，gen指针推进到1
next(func())  # 正常应该输出1，除非gen已经被耗尽

你说这个案例会抛出StopIteration，其实正常情况下前10次调用next(func())都不会有问题——每次调用func()都会生成一个新的生成器对象，但这个新对象依然会绑定那个全局的gen，所以每次next都会推进gen的状态，依次产出0、1、2...直到第10次产出9。第11次调用next(func())时，gen已经没有元素可以产出了，才会抛出StopIteration。

那为什么你觉得两个案例有差异？大概率是你误以为案例2中每次调用func()都会“重置”迭代，从头开始产出0，但实际上因为gen是一个已创建的生成器对象（不是每次调用都生成新生成器的函数），所有func生成器都共享它的状态，所以迭代是连续的。

反过来，如果把gen改成一个返回新生成器的函数，比如：

def gen():
    yield from range(10)
def func():
    yield from gen()

这时候案例2每次调用next(func())都会从头产出0，永远不会提前抛出StopIteration（除非你调用超过10次同一个生成器对象），但这就是另一种场景了。

总结一下：

• 生成器对象的状态是全局共享的，一旦被迭代就会持续推进；
• 案例1和案例2的本质差异不是保存不保存生成器对象，而是你是否理解所有func生成器都在复用同一个gen的状态；
• 只有当gen被完全耗尽（产出完所有10个元素）时，后续的next才会触发StopIteration。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Hawii Hawii