Python教程

【Python基础】python协程

本文主要是介绍【Python基础】python协程,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

从概念上来说,我们都知道多进程和多线程,而协程其实是在单线程中实现多并发。从句法上看,协程与生成器类似,都是定义体中包含yield关键字的函数。区别在于协程的yield通常出现在表达式的右边:​​datum = yield​​。这一下就让初学者瞬间觉得yield关键字不香了,本来以为yield就是简简单单的暂停执行顺手返回个值,结果还能放右边?

从生成器到协程
先看一个可能是协程最简单的使用示例:

def simple_coroutine():
... print("-> coroutine started")
... x = yield
... print("-> coroutine received:", x)
...
my_coro = simple_coroutine()
my_coro
<generator object simple_coroutine at 0x0000019A681F27B0>
next(my_coro)
-> coroutine started
my_coro.send(42)
-> coroutine received: 42
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
StopIteration
之所以yield可以放右边,是因为协程可以接收调用方使用​​.send()​​推送的值。

yield放在右边以后,它的右边还能再放个表达式,请看下面这个例子:

def simple_coro2(a):
b = yield a
c = yield a + b

my_coro2 = simple_coro2(14)
next(my_coro2)
my_coro2.send(28)
my_coro2.send(99)
执行过程是:

调用next(my_coro2),执行yield a,产出14。
调用my_coro2.send(28),把28赋值给b,然后执行yield a + b,产出42。
调用my_coro2.send(99),把99赋值给c,协程终止。

由此得出结论,对于b = yield a这行代码来说,= 右边的代码在赋值之前执行。

在示例中,需要先调用​​next(my_coro)​​启动生成器,让程序在yield语句处暂停,然后才可以发送数据。这是因为协程有四种状态:

'GEN_CREATED' 等待开始执行
'GEN_RUNNING' 解释器正在执行
'GEN_SUSPENDED' 在yield表达式处暂停
'GEN_CLOSED' 执行结束

只有在GEN_SUSPENDED状态才能发送数据,提前做的这一步叫做预激,既可以调用​​next(my_coro)​​​预激,也可以调用​​my_coro.send(None)​​预激,效果一样。

预激协程
协程必须预激才能使用,也就是send前,先调用next,让协程处于GEN_SUSPENDED状态。但是这件事经常会忘记。为了避免忘记,可以定义一个预激装饰器,比如:

from functools import wraps

def coroutine(func):
@wraps(func)
def primer(args, **kwargs):
gen = func(
args, **kwargs)
next(gen)
return gen
return primer
但实际上Python给出了一个更优雅的方式,叫做yield from,它会自动预激协程。

自定义预激装饰器和yield from是不兼容的。

yield from
yield from相当于其他语言中的await关键字,作用是:在生成器gen中使用yield from subgen()时,subgen会获得控制权,把产出的值传给gen的调用方,即调用方可以直接控制subgen。与此同时,gen会阻塞,等待subgen终止。

yield from可以用来简化for循环中的yield:

for c in "AB":
yield c
yield from "AB"
yield from x表达式对x做的第一件事就是,调用iter(x),从中获取迭代器。

但yield from的作用远不止于此,它更重要的作用是打开双向通道。如下图所示:

这个图信息量很大,很难理解。

首先要理解这3个概念:调用方、委派生成器、子生成器。

调用方
说白了就是main函数,也就是众所周知的程序入口main函数。

​# the client code, a.k.a. the caller def main(data): # <8> results = {} for key, values in data.items(): group = grouper(results, key) # <9> next(group) # <10> for value in values: group.send(value) # <11> group.send(None) # important! <12> # print(results) # uncomment to debug report(results)​
委派生成器
就是包含了yield from语句的函数,也就是协程。

​# the delegating generator def grouper(results, key): # <5> while True: # <6> results[key] = yield from averager() # <7>​
子生成器
就是yield from语句右边跟着的子协程。
​​# the subgenerator def averager(): # <1> total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield # <2> if term is None: # <3> break total += term count += 1 average = total/count return Result(count, average) # <4>​ ​

这比术语看着舒服多了。

然后是5条线:send、yield、throw、StopIteration、close。

send
协程在yield from表达式处暂停时,main函数可以通过yield from表达式把数据发给yield from语句右边跟着的子协程。
yield
yield from语句右边跟着的子协程再把产出的值通过yield from表达式发给main函数。
throw
main函数通过​​group.send(None)​​,传入一个None值,让yield from语句右边跟着的子协程的while循环终止,这样控制权才会交回协程,才能继续执行,否则会一直暂在yield from语句暂停。
StopIteration
yield from语句右边跟着的生成器函数返回之后,解释器会抛出StopIteration异常。并把返回值附加到异常对象上,此时协程会恢复。
close
main函数执行完以后,会调用close()方法退出协程。

大体流程搞清楚了,更多的技术细节就不继续研究了,有时间的话,在以后的Python原理系列中再学习吧。

yield from经常与Python3.4标准库里的​​@asyncio.coroutine​​装饰器结合使用。

协程用作累加器
这是协程的常见用途,代码如下:

def averager():
total = 0.0
count = 0
average = None
while True: # <1>
term = yield average # <2>
total += term
count += 1
average = total/count
协程实现并发
这里例子有点复杂​

核心代码片段是:

BEGIN TAXI_PROCESS

def taxi_process(ident, trips, start_time=0): # <1>
"""Yield to simulator issuing event at each state change"""
time = yield Event(start_time, ident, 'leave garage') # <2>
for i in range(trips): # <3>
time = yield Event(time, ident, 'pick up passenger') # <4>
time = yield Event(time, ident, 'drop off passenger') # <5>

yield Event(time, ident, 'going home')  # <6>
# end of taxi process # <7>

END TAXI_PROCESS

def main(end_time=DEFAULT_END_TIME, num_taxis=DEFAULT_NUMBER_OF_TAXIS,
seed=None):
"""Initialize random generator, build procs and run simulation"""
if seed is not None:
random.seed(seed) # get reproducible results

taxis = {i: taxi_process(i, (i+1)*2, i*DEPARTURE_INTERVAL)
         for i in range(num_taxis)}
sim = Simulator(taxis)
sim.run(end_time)

这个示例说明了如何在一个主循环中处理事件,以及如何通过发送数据驱动协程。这是asyncio包底层的基本思想。使用协程代替线程和回调,实现并发。

这篇关于【Python基础】python协程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!