詳解Python生成器和基於生成器的協程

Posted on by

一、什麼是生成器

Generator

1.生成器就是可以生成值的函數
2.當一個函數裡有瞭 yield關鍵字就成瞭生成器
3.生成器可以掛起執行並且保持當前執行的狀態

代碼示例：

def simple_gen():
	yield 'hello'
	yield 'world'

gen = simple_gen()
print(type(gen))  # 'generator' object
print(next(gen))  # 'hello'
print(next(gen))  # 'world'

二、基於生成器的協程

Python3之前沒有原生協程，隻有基於生成器的協程

1.pep 342(Coroutines via Enhanced Generators)增強生成器功能
2.生成器可能通過 yield 暫停執行和產出數據
3.同時支持send()向生成器發送數據和throw()向生成器拋出異常

Generator Based Corouteine代碼示例：

def coro():
	hello = yield 'hello'  # yield 關鍵字在 = 右邊作為表達式，可以被 send 值
	yield hello

c = coro()
# 輸出 'hello', 這裡調用 next 產出第一個值 'hello'，之後函數暫停
print(next(c))
# 再次調用  send 發送值，此時 hello 變量賦值為 'world'，然後 yield 產出 hello 變量的值 'world'
print(c.send('world'))
# 之後協程結束，後續再 send 值會拋出異常 StopIteration

運行結果：

在這裡插入圖片描述

三、協程的註意點

協程註意點

1.協程需要使用send(None)或者next(coroutine)來預激(prime)才能啟動
2.在yield處協程會暫停執行
3.單獨的yield value會產出值給調用方
4.可以通過 coroutine.send(value)來給協程發送值，發送的值會賦值給 yield表達式左邊的變量value = yield
5.協程執行完成後（沒有遇到下一個yield語句）會拋出StopIteration異常

四、協程裝飾器

避免每次都要用 send 預激它

from functools import wraps

def coroutine(func):  # 這樣就不用每次都用 send(None) 啟動瞭
	“”“裝飾器：向前執行到一個 `yield` 表達式，預激 `func` ”“”
	@wrops(func)
	def primer(*args, **kwargs):   # 1
		gen = func(*args, **kwargs)  # 2
		next(gen)  # 3
		return gen  # 4
	return primer

五、python3原生協程

python3.5引入 async/await支持原生協程(native coroutine)

import asyncio
import datetime
import random

async def display_date(num, loop):
	end_time = loop.time() + 50.0
	while True:
		print('Loop: {} Time: {}'.format(num, datetime.datetime.now())
		if (loop.time() + 1.0) >= end_time:
			break
		await asyncio.sleep(random.randint(0, 5))

loop = asyncio.get_event_loop()
asyncio.ensure_future(display_date(1, loop))
asyncio.ensure_future(display_date(2, loop))
loop.run_forever()

到此這篇關於詳解Python生成器和基於生成器的協程的文章就介紹到這瞭,更多相關Python生成器與協程內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

推薦閱讀：