python ?generator與coroutine
?
協程
簡單介紹
協程，又稱微線程，纖程，英文名Coroutine。
協程是一種用戶態的輕量級線程，又稱微線程。
協程擁有自己的寄存器上下文和棧，調度切換時，將寄存器上下文和棧保存到其他地方，在切回來的時候，恢復先前保存的寄存器上下文和棧。因此：協程能保留上一次調用時的狀態（即所有局部狀態的一個特定組合），每次過程重入時就相當于進入上一次調用的狀態，換種說法：進入上一次離開時所處邏輯流的位置。
?
優缺點
優點：
1.無需線程上下文切換的開銷
2.無需原子操作鎖定及同步的開銷
3.方便切換控制流，簡化編程模型
4.高并發+高擴展性+低成本：一個CPU支持上萬的協程都不是問題。所以很適合用于高并發處理。
所謂原子操作是指不會被線程調度機制打斷的操作；這種操作一旦開始，就一直運行到結束，中間不會有任何 context switch （切換到另一個線程）。
原子操作可以是一個步驟，也可以是多個操作步驟，但是其順序是不可以被打亂，或者切割掉只執行部分。視作整體是原子性的核心。
缺點：
1.無法利用多核資源：協程的本質是個單線程,它不能同時將 單個CPU 的多個核用上,協程需要和進程配合才能運行在多CPU上.當然我們日常所編寫的絕大部分應用都沒有這個必要，除非是cpu密集型應用。
但是多進程+協程，可以充分利用多核，又充分發揮協程的高效率，可獲得極高的性能。
2.進行阻塞（Blocking）操作（如IO時）會阻塞掉整個程序。
?
協程可以用在哪些場景呢
可以歸納為非阻塞等待的場景，如游戲編程，異步IO，事件驅動。
?
協程詳解
Python對協程的支持是通過generator（生成器）實現的。
要理解生成器，我們先要理解迭代器。什么是迭代器？
在python中一個可以迭代的數據調用iter方法，就可以得到一個迭代器，這個迭代器一定具有next方法，在調用這個迭代器的next方法時，迭代器就回返回它的下一個值，當迭代器中沒有值可以返回了，就回拋出一個名為StopIteration的異常，停止迭代。
什么是生成器？
?生成器是一個特殊的程序，可以被用作控制循環的迭代行為，python中生成器是迭代器的一種，使用yield返回值函數，每次調用yield會暫停，而可以使用next()函數和send()函數恢復生成器。
?生成器是個比較特殊的可迭代對象，它與其他的可迭代對象不太一樣的地方，其他的可迭代對象需要調用iter方法，返回個迭代器對象，然后通過迭代器對象去執行next方法，獲取迭代器中的值，但是生成器直接可以被迭代，無需執行iter方法。
至少我們現在要明白
1.帶有 yield 的函數不再是一個普通函數，而是一個生成器generator.
2.生成器是可以迭代的，使用next()方法.
3.生成器(generator)能夠迭代的關鍵是它有一個next()方法，工作原理就是通過重復調用next()方法，直到捕獲一個異常。
4.協程是通過生成器的實現的
5.協程有四個狀態，如下：
?'GEN_CREATED' 等待開始執行。
?'GEN_RUNNING' 解釋器正在執行。
?'GEN_SUSPENDED' 在 yield 表達式處暫停。
?'GEN_CLOSED' 執行結束。
?
第一個示例程序
test為生成器，即可以迭代，我們可以使用next方法迭代。
第11行創建生成器test，在python的函數（function）定義中，只要出現了yield表達式（Yield expression），那么事實上定義的是一個 generator function ， 調用這個generator function返回值是一個 generator。
第12行打印生成器。
第14行我們可以了生成器的狀態，結果為：GEN_CREATED。
第15行第一次執行next方法,send和next操作都是調用生成器，而第一調用生成器就是啟動生成器，啟動生成器必須使用next()語句或是send(None)啟動生成器，不能使用send發送一個非None的值，例如send(None),程序運行到yield 1,程序在這里暫停執行，并返回1，我們要明白在這里yield有了return的功能，返回了1,而且還暫停了程序。
第16行我們再次打印生成器的狀態，結果：GEN_SUSPENDED。
第17行第二次執行next方法，程序運行到yield 2，程序在這里暫停，并返回2。
現在就很清晰了，使用yield可以切出生成器，它還有return的功能，切進生成器可以使用next()方法。
調用生成器的next()，將運行到yield位置，此時暫停執行環境，并返回這條語句yield關鍵詞后面跟隨的值。?這是next()的使用方法。
1
import
inspect
2
def
func1():
3
yield
1
4
print
(
"
第一個yield執行完成~
"
)
5
yield
2
6
print
(
"
第二個yield執行完成~
"
)
7
yield
3
8
print
(
"
第三個yield執行完成~
"
)
9
10
11
test =
func1()
12
print
(test)
13
14
print
(
"
還未執行next：
"
,inspect.getgeneratorstate(test))
15
next(test)
16
print
(
"
第一次執行next：
"
,inspect.getgeneratorstate(test))
17
next(test)
18
print
(
"
第二次執行next：
"
,inspect.getgeneratorstate(test))
19
next(test)
20
print
(
"
第三次執行next：
"
,inspect.getgeneratorstate(test))
21
next(test)
22
print
(
"
第四次執行next：
"
,inspect.getgeneratorstate(test))
?
運行結果：
Traceback (most recent call last):
還未執行next： GEN_CREATED
第一次執行next： GEN_SUSPENDED
第一個yield執行完成
~
第二次執行next： GEN_SUSPENDED
第二個yield執行完成
~
File
"
C:/Pycham/異步編程/test3.py
"
, line 21,
in
第三次執行next： GEN_SUSPENDED
第三個yield執行完成
~
next(test)
StopIteration
?
?
第二個示例程序
在上面的列子我們使用next()切進了生成器，但是每次切換進生成器，都沒有傳入參數，接下來將介紹send()方法，send()方法不僅可以切進生成器，而且還可以攜帶參數。
除了next和send方法，generator還提供了兩個實用的方法，throw和close，這兩個方法加強了caller對generator的控制。send方法可以傳遞一個值給generator，throw方法在generator掛起的地方拋出異常，close方法讓generator正常結束（之后就不能再調用next send了）。
1
import
sys
2
def
func2(a):
3
print
(
'
-> Started: a =
'
, a)
4
b =
yield
a
5
print
(
'
-> Received: b =
'
, b)
6
c =
yield
a +
b
7
print
(
'
-> Received: c =
'
, c)
8
9
test = func2(2
)
10
value = next(test)
#
協程執行到`b = yield a`處暫停，等待為b賦值,并返回a
11
print
(value)
12
value = test.send(88)
#
協程執行到`c = yield a + b`處暫停，等待為c賦值,并返回a + b
13
print
(value)
14
try
:
15
test.send(11
)
16
except
StopIteration:
17
sys.exit(0)
運行結果：
-> Started: a = 2
2
-> Received: b = 88
90
-> Received: c = 11
?
?
第三個示例程序
傳統的生產者-消費者模型是一個線程寫消息，一個線程取消息，通過鎖機制控制隊列和等待，但一不小心就可能死鎖。如果改用協程，生產者生產消息后，直接通過yield跳轉到消費者開始執行，待消費者執行完畢后，切換回生產者繼續生產，效率極高：
1
import
time
2
3
def
cumtom(name):
4
print
(
'
%s準備吃包子
'
%
name)
5
time.sleep(1
)
6
while
1
:
7
count=
yield
8
print
(
'
%s吃到第%d個包子
'
%
(name,count))
9
10
def
producter():
11
next(con1)
12
next(con2)
13
#
con1.__next__()
14
#
con2.__next__()
15
n=1
16
while
1
:
17
time.sleep(1
)
18
print
(
'
已經生產出來%d、%d個包子
'
%(n,n+1
))
19
#
通過send方法通知
20
con1.send(n)
21
con2.send(n+1
)
22
n+=2
23
24
#
cumtom函數里面有yield，這里傳遞參數，會創建一個生成器對象，（提前做了預處理）
25
con1=cumtom(
'
cumtom1
'
)
26
con2=cumtom(
'
cumtom2
'
)
27
producter()
?
更多文章、技術交流、商務合作、聯系博主
微信掃碼或搜索：z360901061
微信掃一掃加我為好友
QQ號聯系： 360901061
您的支持是博主寫作最大的動力，如果您喜歡我的文章，感覺我的文章對您有幫助，請用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧，狠狠點擊下面給點支持吧，站長非常感激您！手機微信長按不能支付解決辦法：請將微信支付二維碼保存到相冊，切換到微信，然后點擊微信右上角掃一掃功能，選擇支付二維碼完成支付。
【本文對您有幫助就好】元
