浅析python协程相关概念

Phaedra ·

更新时间:2024-11-13

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这篇文章是读者朋友的python协程的学习经验之谈，以下是全部内容：

协程的历史说来话长，要从生成器开始讲起。

如果你看过我之前的文章python奇遇记：迭代器和生成器，对生成器的概念应该很了解。生成器节省内存，用的时候才生成结果。


# 生成器表达式
a = (x*x for x in range(10))
# next生成值
next(a()) # 输出0
next(a()) # 输出1
next(a()) # 输出4

与生成器产出数据不同的是，协程在产出数据的同时还可以接收数据，具体来说就是把yield 放在了表达式的右边。我们可以使用.send() 把数据发送给协程函数。


 def writer():
  print('-> coroutine started')
  for i in range(8):
    w = yield
    print(i+w)
w = writer()
# 本质还是生成器
>>> w
<generator object writer at 0x000002595BC57468>
# 首先要用next()把协程激活
>>> next(w)
-> coroutine started
# 发送数据
>>> w.send(1)
1
# send到第八次之后会抛出异常
# 因为协程已经结束了
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration               Traceback (most recent call last)

第一步必须使用next() 激活协程函数，这样才能在下一步使用.send() 发送数据。

可以看到，在第8次接收完数据之后，会产生结束的异常，因为程序流程结束了，这是正常现象。加个异常处理即可。如果需要在两个协程间传递数据呢？


def writer():
  while True:
    w = yield
    print('>>', w)
def writer_wrapper(coro):
  # 激活
  next(coro)
  while True:
    # 异常处理
    try:
      x = yield
      # 发送数据给writer
      coro.send(x)
    except StopIteration:
      pass
w = writer()
wrap = writer_wrapper(w)
# 激活
next(wrap)
for i in range(4):
  wrap.send(i)
# 输出
>> 0
>> 1
>> 2
>> 3

上面的代码中，数据首先传递到writer_wrapper，之后再传递到writer 。

data——>writer_wrapper——>writer

可以这么写，不过，又要预先激活，又要加异常，看起来有点麻烦啊。yield from 的出现可以解决这个问题，同样是传递数据：


def writer():
  while True:
    w = yield
    print('>>', w)
def writer_wrapper2(coro):
  yield from coro

一行代码解决问题。

总之，yield from相当于提供了一个通道，使得数据可以在协程之间流转。writer_wrapper2 中使用yield from coro时，coro此时获得控制权，在我们.send() 数据时，writer_wrapper2 被阻塞，直到writer 打印出结果。

在这个阶段，协程本质上还是由生成器构成的。

即使我们使用yield from 简化了流程，协程和生成器的知识理解起来还是有点懵逼，而且yield from 用在异步编程中有诸多不顺（asyncio以前就是用yield from），于是在3.5版本的python中，弃用了yield from ，新加入了两个关键字async 和await ，同时协程不再是生成器类型，而是原生的协程类型。

现在我们定义一个协程要像下面这样：


async def func():
  await 'some code'

不用于异步的协程该怎么用，我还不知道。所以，协程的介绍到这里就结束啦。感谢你对软件开发网的支持。

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