в чем разница между yield from и yield в python 3.3.2+

на первый взгляд yield from - алгоритмическое ярлык:

def generator1():
    for item in generator2():
        yield item
    # do more things in this generator

что тогда в основном эквивалентно just:

def generator1():
    yield from generator2()
    # more things on this generator

на английском языке: при использовании внутри iterable, yield from выдает каждый элемент в другой итерации, как если бы этот элемент исходил от первого генератора, с точки зрения кода, вызывающего первый генератор.

основным аргументом для его создания является возможность легкого рефакторинга кода, в значительной степени полагающегося на итераторы - код, который использует обычные функции, всегда может за очень небольшую дополнительную плату иметь блоки одной функции, рефакторированные к другим функциям, которые затем называются - что разделяет задачи, упрощает чтение и обслуживание кода и позволяет более повторно использовать небольшие фрагменты кода -

Итак, большие функции, как это:

def func1():
    # some calculation
    for i in somesequence:
        # complex calculation using i 
        # ...
        # ...
        # ...
    # some more code to wrap up results
    # finalizing
    # ...

может стать таким кодом, без недостатков:

def func2(i):
    # complex calculation using i 
    # ...
    # ...
    # ...
    return calculated_value

def func1():
    # some calculation
    for i in somesequence:
         func2(i)
    # some more code to wrap up results
    # finalizing
    # ...

однако при переходе к итераторам форма

def generator1():
    for item in generator2():
        yield item
    # do more things in this generator

for item in generator1():
    # do things

требует, чтобы для каждого элемента, потребляемый от generator2, запущенный контекст сначала переключается на generator1 ничего не делается в этом контексте, и cotnext должен быть переключен на generator2 - и когда это дает значение, есть еще один промежуточный контекстный переключатель на generator1, прежде чем получить значение в фактический код, потребляющий эти значения.

С выходом от этих промежуточных переключателей контекста избегаются, которые могут сохранить довольно некоторые ресурсы, если есть много итераторов, связанных цепью: контекст переключается прямо из контекста, потребляющего внешний генератор, в самый внутренний генератор, пропуская контекст промежуточных генераторов вообще, пока внутренние не будут исчерпаны.

позже язык воспользовался этой "настройкой" через промежуточные контексты, чтобы использовать эти генераторы как подпрограммы: функции, которые могут выполнять асинхронные вызовы. С надлежащей базы, как описан в https://www.python.org/dev/peps/pep-3156/, эти подпрограммы написаны таким образом, что, когда они вызовут функцию, которая займет много времени для решения (из - за сетевой операции или интенсивной операции процессора, которая может быть выгружена в другой поток), этот вызов выполняется с помощью yield from оператор-основной цикл фреймворка затем упорядочивает так, чтобы вызываемая дорогостоящая функция была правильно запланирована, и повторно выполняет (фреймворк mainloop всегда является кодом вызов самих подпрограмм). Когда дорогостоящий результат готов, фреймворк заставляет вызываемую ко-подпрограмму вести себя как исчерпанный генератор, и выполнение первой ко-подпрограммы возобновляется.

С точки зрения программиста, это как если бы код работал прямо вперед, без перерывов. С точки зрения процесса, совместная процедура была приостановлена в точке дорогостоящего вызова, а другие (возможно, параллельные вызовы той же совместной процедуры) продолжались бегущий.

Итак, можно написать как часть веб-искателя некоторый код:

@asyncio.coroutine
def crawler(url):
   page_content = yield from async_http_fetch(url)
   urls = parse(page_content)
   ...

который может одновременно извлекать десятки html-страниц при вызове из цикла asyncio.

Python 3.4 добавил asyncio модуль для stdlib в качестве поставщика по умолчанию для такого рода функций. Он работал так хорошо, что в Python 3.5 было добавлено несколько новых ключевых слов, чтобы отличить совместные процедуры и асинхронные вызовы от использования генератора, описанный выше. Они описаны в https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/

вот пример, который иллюстрирует это:

>>> def g():
...     yield from range(5)
... 
>>> list(g())
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> def g():
...     yield range(5)
... 
>>> list(g())
[range(0, 5)]
>>>

yield from дает каждый элемент iterable, но yield дает сам iterable.