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Python迭代器、生成器yield、async/await协程

Python迭代器、生成器yield、async/await协程

作者: PZO大笨鹅 | 来源:发表于2018-03-30 13:43 被阅读0次

      本文主要讲两个方面的东西,一个是迭代方面,对应是生成器,语法是yield。另一个方面是异步编程,对应是协程,语法是async。

    yield

      首先生成器是用来迭代的。所以要先弄清可迭代的,容器,迭代器,生成器的关系。
      简单来说,可以for i in x这样用的x就是可迭代的。它包括容器和迭代器。

    容器

      容器就像列表,可以放数据,为什么可以放for里面迭代呢,方便吧。

    迭代器

      迭代器就是实现__iter__()和__next__()的,__iter__返回自己,__next__返回迭代的下一个值。在for里其实是隐式调用了__next__()。

    class Iterator:
        def __init__(self):
            self.data = 0
    
        def __iter__(self):
            return self
    
        def __next__(self):
            self.data += 1
            if self.data > 5:
                raise StopIteration
            return self.data
    
    
    if __name__ == '__main__':
        I = Iterator()
        try:
           for i in  I:
               print(i)
        except StopIteration:
            pass
    

      迭代器迭代完了后继续调用__next__()结合触发StopIteration错误。

    生成器

      生成器就是一种特殊的迭代器。它外表像函数,但是用yield代替return。调用生成器会返回一个对象,显式或隐式(for里面)调用next就会执行到yield返回一个值,然后暂停,下次从这个地方继续。一个例子如下:

    def f(max):
        n = 0
        while n < max:
            yield n
            n += 1
    
    
    if __name__ == '__main__':
        for i in f(5):
            print(i)
    

      然后人们就想要是加入send(),可以给生成器发送信息,不就实现了协程么。所以就有了send()函数。用a = yield *,执行到yield暂停后,下次执行,就把send的值赋值给a。

    def f(max):
        n = 0
        while n < max:
            a = yield n
            n = n + a + 1
    
    
    if __name__ == '__main__':
        fun = f(5)
        print(fun.send(None))
        try:
            while True:
                print(fun.send(1))
        except StopIteration:
            pass
    

      这个代码输出的是0,2,4。当然,还有yield from等配合使用。这里就不讲了。

    async/await

      这个语法是专门为协程设计的,为了使python更简洁好用。async def申明一个协程函数,函数里可以使用await等待其他协程函数执行完再继续执行自己的代码。

    async def async_f():
        return 1
    
    
    async def await_f():
        result = await async_f()
        return result + 1
    
    if __name__ == '__main__':
        try:
            await_f().send(None)
        except StopIteration as e:
            print(e.value)
    

      输出2。但是这样好像没什么意义。其实这两条语法一般是结合asyncio标准库来用的。

    import asyncio
    async def hello():
        print('Send request')
        await asyncio.sleep(1)
        print('Get')
    
    
    async def cal():
        n = 0
        for i in range(5):
            n += i
        print(n)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        loop = asyncio.get_event_loop()
        tasks = [hello(), cal()]
        loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
        loop.close()
    

    输出:
    Send request
    10(停顿1秒左右)
    Get
    异步编程适合IO操作,在等待的时候可以先进行其他操作,提高cpu利用率。asyncio正是这么一个帮忙自动切换协程的库。

    异步生成器

      这个名词不知道准不准确,反正就是async和yield结合用法吧。这是一个买西红柿和马铃薯的例子。从货架上一个一个拿,没有了就叫售货员加。

    import asyncio
    all_potatos = [1, 1, 1, 1, 1]
    all_tomatos = [1, 1, 1, 1, 1]
    
    
    async def ask_for_potato():
        all_potatos.append(1)
    
    
    async def ask_for_tomato():
        all_potatos.append(1)
    
    
    async def take_potatos(num):
        count = 0
        while True:
            if len(all_potatos) == 0:
                await ask_for_potato()
            potato = all_potatos.pop()
            yield potato
            count += 1
            if count == num:
                break
    
    
    async def take_tomatos(num):
        count = 0
        while True:
            if len(all_tomatos) == 0:
                await ask_for_tomato()
            tomato = all_tomatos.pop()
            yield tomato
            count += 1
            if count == num:
                break
    
    
    async def buy_potatos():
        bucket = []
        async for i in take_potatos(50):
            bucket.append(i)
        print(len(bucket))
    
    
    async def buy_tomatos():
        bucket = []
        async for i in take_potatos(50):
            bucket.append(i)
        print(len(bucket))
    
    if __name__ == '__main__':
        loop = asyncio.get_event_loop()
        tasks = [buy_potatos(), buy_tomatos()]
        loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
        loop.close()
    

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