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Python编程之从生成器使用入门协程

Python编程之从生成器使用入门协程

作者: 我爱学python | 来源:发表于2019-06-01 15:53 被阅读7次

    从今天开始,我们将开始进入Python的难点,那就是协程。

    为了写明白协程的知识点,我查阅了网上的很多相关资料。发现很难有一个讲得系统,讲得全面的文章,导致我们在学习的时候,往往半知半解,学完还是一脸懵逼。

    学习协程的第一门课程,是要认识生成器,有了生成器的基础,才能更好地理解协程。

    如果你是新手,那么你应该知道迭代器,对生成器应该是比较陌生的吧。没关系,看完这系列文章,你也能从小白成功过渡为Ptyhon高手。

    可迭代、迭代器、生成器

    初学Python的时候,对于这三货真的是傻傻分不清。甚至还认为他们是等价的。

    其实,他们是不一样的。

    可迭代的对象,很好理解,我们很熟悉的:字符串,list,dict,tuple,deque等

    为了验证我说的,需要借助collections.abc这个模块(Python2没有),使用isinstance()来类别一个对象是否是可迭代的(Iterable),是否是迭代器(Iterator),是否是生成器(Generator)。

    输出结果

    从结果来看,这些可迭代对象都不是迭代器,也不是生成器。它们有一个共同点,就是它们都可以使用for来循环。这一点,大家都知道,我们就不去验证了。

    扩展知识:

    可迭代对象,是其内部实现了,__iter__ 这个魔术方法。

    可以通过,dir()方法来查看是否有__iter__来判断一个变量是否是可迭代的。

    接下来是,迭代器。

    对比可迭代对象,迭代器其实就只是多了一个函数而已。就是__next__(),我们可以不再使用for循环来间断获取元素值。而可以直接使用next()方法来实现。

    迭代器,是在可迭代的基础上实现的。要创建一个迭代器,我们首先,得有一个可迭代对象。

    现在就来看看,如何创建一个可迭代对象,并以可迭代对象为基础创建一个迭代器。

    输出

    如果上面的代码太多,也可以看这边,你更能理解。

    接下来,是我们的重点,生成器。

    生成器的概念在 Python 2.2 中首次出现,之所以引入生成器,是为了实现一个在计算下一个值时不需要浪费空间的结构。

    前面我们说,迭代器,是在可迭代的基础上,加了一个next()方法。

    而生成器,则是在迭代器的基础上(可以用for循环,可以使用next()),再实现了yield。

    yield 是什么东西呢,它相当于我们函数里的return。在每次next(),或者for遍历的时候,都会yield这里将新的值返回回去,并在这里阻塞,等待下一次的调用。正是由于这个机制,才使用生成器在Python编程中大放异彩。实现节省内存,实现异步编程。

    如何创建一个生成器,主要有如下两种方法

    使用列表生成式

    实现yield的函数

    可迭代对象和迭代器,是将所有的值都生成存放在内存中,而生成器则是需要元素才临时生成,节省时间,节省空间。

    如何运行/激活生成器

    由于生成器并不是一次生成所有元素,而是一次一次的执行返回,那么如何刺激生成器执行(或者说激活)呢?

    激活主要有两个方法

    使用next()

    使用generator.send(None)

    分别看下例子,你就知道了。

    输出


    生成器的执行状态

    生成器在其生命周期中,会有如下四个状态

    GEN_CREATED # 等待开始执行

    GEN_RUNNING # 解释器正在执行(只有在多线程应用中才能看到这个状态)

    GEN_SUSPENDED # 在yield表达式处暂停

    GEN_CLOSED # 执行结束

    通过代码来感受一下,为了不增加代码理解难度,GEN_RUNNING这个状态,我就不举例了。有兴趣的同学,可以去尝试一下多线程。若有疑问,可在后台回复我。

    输出


     生成器的异常处理

    在生成器工作过程中,若生成器不满足生成元素的条件,就会/应该 抛出异常(StopIteration)。

    通过列表生成式构建的生成器,其内部已经自动帮我们实现了抛出异常这一步。不信我们来看一下。

    所以我们在自己定义一个生成器的时候,我们也应该在不满足生成元素条件的时候,抛出异常。

    拿上面的代码来修改一下。


    从生成器过渡到协程:yield

    通过上面的介绍,我们知道生成器为我们引入了暂停函数执行(yield)的功能。当有了暂停的功能之后,人们就想能不能在生成器暂停的时候向其发送一点东西(其实上面也有提及:send(None))。这种向暂停的生成器发送信息的功能通过 PEP 342 进入 Python 2.5 中,并催生了 Python 中协程的诞生。根据 wikipedia 中的定义

    协程是为非抢占式多任务产生子程序的计算机程序组件,协程允许不同入口点在不同位置暂停或开始执行程序。

    注意从本质上而言,协程并不属于语言中的概念,而是编程模型上的概念。

    协程和线程,有相似点,多个协程之间和线程一样,只会交叉串行执行;也有不同点,线程之间要频繁进行切换,加锁,解锁,从复杂度和效率来看,和协程相比,这确是一个痛点。协程通过使用 yield 暂停生成器,可以将程序的执行流程交给其他的子程序,从而实现不同子程序的之间的交替执行。

    下面通过一个简明的演示来看看,如何向生成器中发送消息。

    输出。

    这里解释下为什么这么输出。

    重点是jump = yield index这个语句。

    分成两部分:

    yield index 是将index return给外部调用程序。

    jump = yield 可以接收外部程序通过send()发送的信息,并赋值给jump

    以上这些,都是讲协程并发的基础必备知识请一定要亲自去实践并理解它,不然后面的内容,将会变得枯燥无味,晦涩难懂。

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