python协程具体内容（Python协程知多少）

python协程具体内容（Python协程知多少）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：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。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：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yie

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 "<input>" line 1 in <module> 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。

产量从

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。

• 发送

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。

• 屈服

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。

• 扔

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。

• 停止操作

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。

• 关闭

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，源码地址是：

https://github.com/fluentpython/example-code/blob/master/16-coroutine/taxi_sim.py

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。