1 Coroutine 练习 1 - Coroutine Exercises 1 2 3 字典中为动词 “to yield” 给出了两个释义：产出和让步。对于 Python 生成器中的 yield 来 4 说，这两个含义都成立。 yield item 这行代码会产出一个值，提供给 next(...) 的调 5 用方；此外，还会作出让步，暂停执行生成器，让调用方继续工作，直到需要使用另一个 6 值时再调用 next()。调用方会从生成器中拉取值。 7 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。可是，在协 8 程中， yield 通常出现在表达式的右边（例如， datum = yield），可以产出值，也可 9 以不产出,如果 yield 关键字后面没有表达式，那么生成器产出 None。协程可能会从 10 调用方接收数据，不过调用方把数据提供给协程使用的是 .send(datum) 方法，而不是 11 next(...) 函数。通常，调用方会把值推送给协程。 12 yield 关键字甚至还可以不接收或传出数据。不管数据如何流动， yield 都是一种流程控 13 制工具，使用它可以实现协作式多任务：协程可以把控制器让步给中心调度程序，从而激 14 活其他的协程。从根本上把 yield 视作控制流程的方式，这样就好理解协程了。 15 16 生成器如何进化成协程 17 协程的底层架构在 “PEP 342—Coroutines via Enhanced Generators” 18 （https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/）中定义，并在 Python 2.5（2006 19 年）实现了。自此之后， yield 关键字可以在表达式中使用，而且生成器 API 中增加了 20 .send(value) 方法。生成器的调用方可以使用 .send(...) 方法发送数据，发送的数据 21 会成为生成器函数中 yield 表达式的值。因此，生成器可以作为协程使用。协程是指一 22 个过程，这个过程与调用方协作，产出由调用方'提供'的值。 23 除了 .send(...) 方法， PEP 342 还添加了 .throw(...) 和 .close() 方法：前者的作 24 用是让调用方抛出异常，在生成器中处理；后者的作用是终止生成器。 25 26 协程最近的演进来自 Python 3.3（2012 年）实现的 27 “PEP 380—Syntax for Delegating to a Subgenerator” 28 （https://www.python.org/dev/peps/pep-0380/）。 29 PEP 380 对生成器函数的句法做了两处改动，以便更好地作为协程使用。 30 现在，生成器可以返回一个值；以前，如果在生成器中给 return 语句提供值，会抛 31 出 SyntaxError 异常。新引入了 yield from 句法，使用它可以把复杂的生成器重构成小型的嵌套生成器， 32 省去了之前把生成器的工作委托给子生成器所需的大量样板代码。 33 34 例子, 35 def coroutine_example(): 36 print ('coroutine started') 37 x = yield # 协程使用生成器函数定义：定义体中有 yield 关键字。 38 # yield 在表达式中使用；如果协程只需从客户那里接收数据，那么产出的值是 None, 39 # 这个值是隐式指定的，因为 yield 关键字右边没有表达式 40 print ('coroutine received:', x) 41 42 Output, 43 >>> coro = coroutine_example() 44 >>> print (coro) # 与创建生成器的方式一样，调用函数得到生成器对象 45 <generator object coroutine_example at 0x034458D0> 46 >>> next(coro) # 首先要调用 next(...) 函数，因为生成器还没启动，没在 yield 语句处暂停，所以一开始无法发送数据 47 coroutine started # 携程已激活, 等待数据过来 48 # 这一步通常称为“预激”（prime）协程（即，让协程向前执行到第一个 yield 表达式，准备好作为活跃的协程使用） 49 >>>coro.send('haha') # 调用 send 方法后，协程定义体中的 yield 表达式会计算出 haha； 50 # 现在，协程会恢复，一直运行到下一个 yield 表达式，或者终止。 51 coroutine received: haha 52 StopIteration # 这里，控制权流动到协程定义体的末尾，导致生成器像往常一样抛出 StopIteration 异常。 53 54 协程可以身处四个状态中的一个。 55 当前状态可以使用 inspect.getgeneratorstate(...) 函数确定，该函数会返回下述字符串中的一个。 56 'GEN_CREATED' 57 等待开始执行。 58 'GEN_RUNNING' 59 解释器正在执行。 60 只有在多线程应用中才能看到这个状态。此外，生成器对象在自己身上调用 getgeneratorstate 函数也行，不过这样做没什么用。 61 'GEN_SUSPENDED' 62 在 yield 表达式处暂停。 63 'GEN_CLOSED' 64 执行结束。 65 66 因为 send 方法的参数会成为暂停的 yield 表达式的值，所以，仅当协程处于暂停状态时 67 才能调用 send 方法。不过，如果协程还没激活（即，状态是 'GEN_CREATED'），情况就不同了。 68 因此，始终要调用 next(my_coro) 激活协程——也可以调用 my_coro.send(None)，效果一样。 69 70 例子, 71 def coroutine_example2(a): 72 print ('coroutine start a = ',a) #1 73 b = yield a 74 print ('received b = ', b) #2 75 c = yield a + b 76 print ('received c = ', c) 77 78 coro2= coroutine_example2(5) 79 print (next(coro2)) #3 80 #coro2.send(None) # 调用 next(my_coro) 或 my_coro.send(None) 激活协程,效果一样. 81 print (coro2.send(7)) #4 82 coro2.send(10) 83 84 Output, 85 coroutine start a = 5 # 向前执行协程到第一个 yield 表达式，打印 -> coroutine start a = 5(#1) 消息， 86 # 然后产出 a 的值，并且暂停，等待为 b 赋值. 87 5 # 3 88 received b = 7 # 把 7 发给暂停的协程；计算 yield 表达式，得到 7，然后把那个数绑定给 b。 89 # 打印 -> Received: b = 7 (#2)消息,-> 程序继续,接着产出 a + b 的值(12), 90 # 然后协程暂停，等待为 c赋值。 91 12 # 92 93 received c = 10 # 把数字 10 发给暂停的协程；计算 yield 表达式，得到 10，然后把那个数绑定给 c， 94 # 进而, 打印 -> Received: c = 10 消息，然后协程终止，导致生成器对象抛出StopIteration 异常。 95 StopIteration