python协程的相关总结

生成器

可迭代对象、迭代器、生成器

• 可迭代对象：实现了方法__iter__或__getitem__就是可迭代的。
• 迭代器：在可迭代对象的基础上实现了__next__方法，__iter__方法需返回一个迭代器，如果自身是迭代器则返回self。
• 生成器：可以理解为在迭代器的基础上再实现了yield，yield返回新的值后，会在当前位置阻塞，等待下一次的调用。

如何激活生成器

• next()
• generator.send(None)

生成器的执行状态

• GEN_CREATED
• GEN_RUNNING
• GEN_SUSPENDED
• GEN_CLOSED

生成器的异常处理

当生成器不满足生成元素的条件时，就应该抛出异常StopIteration

从生成器过度到协程

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。

如何向生成器中发送消息：

def jumping_range(N):
    index = 0
    while index < N:
        # 通过send()发送的消息将赋值给jump
        jump = yield index
        if jump is None:
            jump += 1
        index += jump


if __name__ == '__main__':
    itr = jumping_range(5)
    print(next(itr))     # 0
    print(itr.send(2))   # 2
    print(next(itr))     # 3 
    print(itr.send(-1))  # 2

重点在于jump = yield index

• yield index 是将index return给外部调用程序
• jump = yield 是可以接收外部程序通过send()发送的信息，并赋值给jump

yield from 语法

为什么要使用协程

如果没有协程，要去实现一个并发程序，可能会有以下问题

1. 使用最常规的同步编程要实现异步并发效果并不理想，或者难度极高
2. 由于GIL锁的存在，多线程的运行需要频繁的加锁解锁，切换线程，这极大的降低了并发性能

而协程的出现，刚好可以解决以上的问题，它的特点有

1. 协程是在单线程里实现任务的切换的
2. 利用同步的方式去实现异步
3. 不再需要锁，提高了并发性能

yield from用法详解

yield from 是在python3.3才出现的语法。这个特性是在python2中没有的。
yield from 后面是需要加可迭代对象，它可以普通的可迭代对象，也可以是迭代器，甚至是生成器。

# usage: yield
def gen_1(*args, **kwargs):
    for item in args:
        for i in item:
            yield i

def gen_2(*args, **kwargs):
    for item in args:
        yield from item

str_1 = "test"
list_1 = [1, 2, 3]

ret_1 = gen_1(str_1, list_1)
ret_2 = gen_2(str_1, list_1)

# ['t', 'e', 's', 't', 1, 2, 3]

生成器嵌套

1. 调用方：调用委托生成器的客户端代码
2. 委托生成器：包含yield from的表达式生成器函数
3. 子生成器：yield from 后面加的生成器函数