yield是生成器内外交互的核心，可传递值和异常；通过throw()方法能将外部异常注入生成器并在yield处抛出，内部未捕获异常会向上传播并终止生成器，而close()会触发GeneratorExit用于清理资源。
在 Python 中，yield 关键字用于定义生成器函数，它让函数可以暂停执行并返回一个值，之后从中断处恢复。当涉及到异常处理时，yield 与异常的传播有着特殊的关系，理解这一点对编写健壮的生成器代码非常重要。
生成器中的异常来自外部
当生成器正在运行时，如果在 for 循环或 next() 调用中发生异常，并且该异常是在消费生成器值的过程中抛出的，Python 允许通过生成器对象的 throw() 方法将异常直接“注入”到生成器内部。
异常会从 yield 表达式所在的位置抛出。这意味着，yield 不仅是数据传递的通道，也是异常传播的入口。
调用 gen.throw(ValueError) 会使生成器在 yield 处引发 ValueError 这个异常可以在生成器内部被 try-except 捕获和处理 如果未被捕获，异常会向上传播给调用者，生成器也会终止
生成器内部抛出的异常正常传播
如果生成器函数内部（比如在 yield 前后）发生了未捕获的异常，该异常会像普通函数一样向上传播到调用者。一旦发生这种情况，生成器状态变为“已关闭”，后续调用 next() 将触发 StopIteration。
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生成器内部出现除零、索引越界等错误，会立即中断执行 异常传播路径与普通函数调用一致 消费者需要使用 try-except 来处理这类异常
生成器退出时的异常清理
当生成器被垃圾回收或显式关闭（通过 close() 方法），Python 会自动在 yield 点抛出 GeneratorExit 异常。这是为了支持资源清理，比如关闭文件或网络连接。
生成器可以通过捕获 GeneratorExit 来执行清理操作，但不能吞掉这个异常（除非通过 raise 或 return 正常退出）。
close() 方法触发 GeneratorExit，在 yield 处抛出 可在 finally 块或 except GeneratorExit 中释放资源 若在处理 GeneratorExit 时抛出其他异常，将中断关闭流程并传播新异常
基本上就这些。yield 是生成器内外交互的核心节点，既是值的出口，也是异常的入口。合理利用异常传播机制，能写出更安全、可控的生成器代码。
以上就是Python yield 与异常传播的关系的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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