python yield，到这个层次，才能叫深入哈

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划重点：

当 PyEval_EvalFrameEx 遇到 CALL_FUNCTION 字节码的时候，它会创建一个新的 Python 堆栈帧，然后用这个新的帧作为参数递归调用 PyEval_EvalFrameEx 来执行 bar。

Python 的堆栈帧是分配在堆内存中的，理解这一点非常重要！Python 解释器是个普通的 C 程序，所以它的堆栈帧就是普通的堆栈。但是它操作的 Python 堆栈帧是在堆上的。除了其他惊喜之外，这意味着 Python 的堆栈帧可以在它的调用之外存活。(FIXME: 可以在它调用结束后存活)。

生成器可以在任何时候被任何函数恢复执行，因为它的堆栈帧实际上不在堆栈上——它在堆（内存）上。生成器在调用调用层次结构中的位置不是固定的，它不需要遵循常规函数执行时遵循的先进后出顺序。生成器被是被解放了的，它像云一样浮动。

1，解释器执行到 yield 后，取出栈中的最后的元素返回

2，yield 直接跳到了 fast_yield，跳过了正常函数返回的部分，也就是跳过了清理函数现场，这样下次执行的时候才能从返回的地方开始，而不是重现开始执行

PyObject *
PyEval_EvalFrameEx(PyFrameObject *f, int throwflag)
{
...
        case YIELD_VALUE:
            retval = POP();
            f->f_stacktop = stack_pointer;
            why = WHY_YIELD;
            goto fast_yield;
...
    assert(why != WHY_YIELD);
    /* Pop remaining stack entries. */
    while (!EMPTY()) {
        v = POP();
        Py_XDECREF(v);
    }

    if (why != WHY_RETURN)
        retval = NULL;

fast_yield:
...

    /* pop frame */
exit_eval_frame:
    Py_LeaveRecursiveCall();
    tstate->frame = f->f_back;

    return retval;
}

static PyObject *
gen_send_ex(PyGenObject *gen, PyObject *arg, int exc)
{
    PyThreadState *tstate = PyThreadState_GET();
    PyFrameObject *f = gen->gi_frame;
    PyObject *result;

    ...
        /* Push arg onto the frame's value stack */
        result = arg ? arg : Py_None;
        Py_INCREF(result);
        *(f->f_stacktop++) = result;
    }

    /* Generators always return to their most recent caller, not
     * necessarily their creator. */
    Py_XINCREF(tstate->frame);
    assert(f->f_back == NULL);
    f->f_back = tstate->frame;

    gen->gi_running = ;
    result = PyEval_EvalFrameEx(f, exc);
    gen->gi_running = ;
...
    return result;
}

可以看到 send 做的事情：

1，把传入的参数放到栈顶

2，执行 frame

3，返回执行的结果

巴特西

python yield，到这个层次，才能叫深入哈

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