python coroutines（协程）

协程和生成器很像但还是有些许的不同，主要的不同之处在于：

生成器是数据生产者
协程是数据消费者

首先再看一下生成器

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a+b

然后可以使用for循环遍历

for i in fib():
    print(i)

它是快速的，不会给内存带来很多压力因为它会动态生成值而不是将它们存储在列表中,现在，如果我们在上面的例子中使用yield，通常，就是一个协程。协程使用传给它的值。一个基本的例子如下：

def grep(pattern):
    print("Searching for", pattern)
    while True:
        line = (yield)
        if pattern in line:
            print(line)

可以看到，协程中yield语句的形式。它不包含任何初始值，而是由我们额外提供。我们可以使用send方法来提供值给它。下面是个简单的例子:

def grep(pattern):
    print("Searching for", pattern)
    while True:
        line = (yield)
        if pattern in line:
            print(line)

if __name__ == '__main__':
    search = grep("cornator")
    next(search) #output: ('Searching for', 'cornator')
    search.send("I love px!")
    search.send("I love px!")
    search.send("I love px, cornator!") # output: I love px, cornator!

发送的值通过yield访问。使用next()方法的原因是，运行协程需要使用它。就像生成器，协程不会自动运行。而是作为next()和.send()方法的响应来运行它。因此，你需要运行next()来执行到yield表达式。
再看一例：

def averager():
    total = 0.0
    count = 0
    average = None
    while True: 
        term = yield average 
        total += term
        count += 1
        average = total/count

使用方法

>>> coro_avg = averager()
>>> next(coro_avg)
>>> coro_avg.send(10)
10.0
>>> coro_avg.send(30)
20.0
>>> coro_avg.send(5)
15.0

创建协程对象,调用 next 函数，预激协程.由于我们在使用协程之前都必须激活协程，所以，我们通常可以写一个装饰器，专门用于预激协程:

from functools import wraps
def coroutine(func):
    """装饰器：向前执行到第一个`yield`表达式，预激`func`"""
    @wraps(func)
    def primer(*args,**kwargs):
        gen = func(*args,**kwargs)
        next(gen)
        return gen
    return primer

这样我们就可以使用它了，使用方法如下：

from coroutil import coroutine  #这里就是我们实现的装饰器函数
@coroutine
def averager():
    total = 0.0
    count = 0
    average = None
    while True:
        term = yield average
        total += term
        count += 1
        average = total/count

我们再使用该函数的时候就不用调用next方法了，而是直接使用。

coro_avg = averager()
coro_avg.send(10)
coro_avg.send(30)

顺便说一下yield from语法：
yield from x 表达式对x对象所做的第一件事就是调用iter(x),从中获取迭代器，因此，x可以是任何可迭代的对象。yield from的主要功能是打开双向通道，把最外面的调用方与最内层的子生成器连接起来，这样二者就可以直接发送和产出值，还可以直接传入异常。而不是在位于中间的协程中添加大量的处理异常的样板代码。有了这个结构，协程可以通过以前不可能的方式委托职责。
yield from 几大特征:

  • 子生成器产出的值都直接传给委派生成器的调用方（即客户端代码）。
  • 使用 send() 方法发给委派生成器的值都直接传给子生成器。如果发送的值是None，那么会调用子生成器的 next() 方法。如果发送的值不是 None，那么会调用子生成器的 send() 方法。如果调用的方法抛出StopIteration 异常，那么委派生成器恢复运行。任何其他异常都会向上冒泡，传给委派生成器。
  • 生成器退出时，生成器（或子生成器）中的 return expr 表达式会触发StopIteration(expr) 异常抛出。
  • yield from 表达式的值是子生成器终止时传给 StopIteration 异常的第一个参数。
  • 传入委派生成器的异常，除了 GeneratorExit 之外都传给子生成器的 throw() 方法。如果调用 throw() 方法时抛出 StopIteration 异常，委派生成器恢复运行。StopIteration 之外的异常会向上冒泡，传给委派生成器。
  • 如果把 GeneratorExit 异常传入委派生成器，或者在委派生成器上调用 close() 方法，那么在子生成器上调用 close() 方法，如果它有的话。如果调用 close() 方法导致异常抛出，那么异常会向上冒泡，传给委派生成器；否则，委派生成器抛出GeneratorExit 异常。

我们可以关闭协程通过调用.close()方法。
python3,中，协程可以使用asyncio模块实现，通过asnc def 声明语句或者使用生成器。async def 类型协程是在python3.5中加入的，版本支持的情况下，建议使用它。基于生成器的协程应该使用@asyncio.coroutine装饰器，尽管这不是强制的。


import asyncio

@asyncio.coroutine
def test():
    print("never scheduled")

async def hello_world():
    print("Hello World!")

loop = asyncio.get_event_loop()
asyncio.ensure_future(test())
# Blocking call which returns when the hello_world() coroutine is done
loop.run_until_complete(hello_world())
loop.close()

调用一个协程不在代码运行的时候开启，调用返回的协程对象不在任何事情，直到你的调度器开始执行。有两种基本的方式开启它的运行，调用await coroutine或者从其他coroutine中yield from coroutine，或者调度器执行ensure_future()函数或者 AbstractEventLoop.create_task()方法。
协程运行只有当事件轮休运行的时候运行。

import asyncio

async def compute(x, y):
    print("Compute %s + %s ..." % (x, y))
    await asyncio.sleep(1.0)
    return x + y

async def print_sum(x, y):
    result = await compute(x, y)
    print("%s + %s = %s" % (x, y, result))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(print_sum(1, 2))
loop.close()

添加回调函数

import asyncio

async def slow_operation(future):
    await asyncio.sleep(1)
    future.set_result('Future is done!')

def got_result(future):
    print(future.result())
    loop.stop()

loop = asyncio.get_event_loop()
future = asyncio.Future()
asyncio.ensure_future(slow_operation(future))
future.add_done_callback(got_result)
try:
    loop.run_forever()
finally:
    loop.close()

最后看一例：

@asyncio.coroutine
def supervisor():
    spinner = asyncio.async(spin('thinking!'))
    print('spinner object:', spinner)
    result = yield from slow_function()
    spinner.cancel()
    return result

这里能安全地取消协程的原因是按照定义，协程只能在暂停的yield处取消，因此可以处理CancelledError异常，执行清除操作。

最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 人面猴
    序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
    沈念sama阅读 157,198评论 4赞 359
  • 死咒
    序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
    沈念sama阅读 66,663评论 1赞 290
  • 救了他两次的神仙让他今天三更去死
    文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
    开封第一讲书人阅读 106,985评论 0赞 237
  • 道士缉凶录：失踪的卖姜人
    文/不坏的土叔 我叫张陵，是天一观的道长。 经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？ 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,673评论 0赞 202
  • 港岛之恋（遗憾婚礼）
    正文 为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
    茶点故事阅读 51,994评论 3赞 285
  • 恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
    文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
    开封第一讲书人阅读 40,399评论 1赞 211
  • 城市分裂传说
    那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。 笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播，决...
    沈念sama阅读 31,717评论 2赞 310
  • 双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
    文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
    开封第一讲书人阅读 30,407评论 0赞 194
  • 万荣杀人案实录
    序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
    沈念sama阅读 34,112评论 1赞 239
  • 护林员之死
    正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,371评论 2赞 241
  • 白月光启示录
    正文 我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,891评论 1赞 256
  • 活死人
    序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
    沈念sama阅读 28,255评论 2赞 250
  • 日本核电站爆炸内幕
    正文 年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,881评论 3赞 233
  • 男人毒药：我在死后第九天来索命
    文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,010评论 0赞 8
  • 一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
    文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,764评论 0赞 192
  • 情欲美人皮
    我被黑心中介骗来泰国打工， 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,412评论 2赞 269
  • 代替公主和亲
    正文 我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,299评论 2赞 260