python ?generator與coroutine
?
協(xié)程
簡單介紹
協(xié)程，又稱微線程，纖程，英文名Coroutine。
協(xié)程是一種用戶態(tài)的輕量級線程，又稱微線程。
協(xié)程擁有自己的寄存器上下文和棧，調(diào)度切換時(shí)，將寄存器上下文和棧保存到其他地方，在切回來的時(shí)候，恢復(fù)先前保存的寄存器上下文和棧。因此：協(xié)程能保留上一次調(diào)用時(shí)的狀態(tài)（即所有局部狀態(tài)的一個(gè)特定組合），每次過程重入時(shí)就相當(dāng)于進(jìn)入上一次調(diào)用的狀態(tài)，換種說法：進(jìn)入上一次離開時(shí)所處邏輯流的位置。
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優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn)：
1.無需線程上下文切換的開銷
2.無需原子操作鎖定及同步的開銷
3.方便切換控制流，簡化編程模型
4.高并發(fā)+高擴(kuò)展性+低成本：一個(gè)CPU支持上萬的協(xié)程都不是問題。所以很適合用于高并發(fā)處理。
所謂原子操作是指不會被線程調(diào)度機(jī)制打斷的操作；這種操作一旦開始，就一直運(yùn)行到結(jié)束，中間不會有任何 context switch （切換到另一個(gè)線程）。
原子操作可以是一個(gè)步驟，也可以是多個(gè)操作步驟，但是其順序是不可以被打亂，或者切割掉只執(zhí)行部分。視作整體是原子性的核心。
缺點(diǎn)：
1.無法利用多核資源：協(xié)程的本質(zhì)是個(gè)單線程,它不能同時(shí)將 單個(gè)CPU 的多個(gè)核用上,協(xié)程需要和進(jìn)程配合才能運(yùn)行在多CPU上.當(dāng)然我們?nèi)粘Ｋ帉懙慕^大部分應(yīng)用都沒有這個(gè)必要，除非是cpu密集型應(yīng)用。
但是多進(jìn)程+協(xié)程，可以充分利用多核，又充分發(fā)揮協(xié)程的高效率，可獲得極高的性能。
2.進(jìn)行阻塞（Blocking）操作（如IO時(shí)）會阻塞掉整個(gè)程序。
?
協(xié)程可以用在哪些場景呢
可以歸納為非阻塞等待的場景，如游戲編程，異步IO，事件驅(qū)動。
?
協(xié)程詳解
Python對協(xié)程的支持是通過generator（生成器）實(shí)現(xiàn)的。
要理解生成器，我們先要理解迭代器。什么是迭代器？
在python中一個(gè)可以迭代的數(shù)據(jù)調(diào)用iter方法，就可以得到一個(gè)迭代器，這個(gè)迭代器一定具有next方法，在調(diào)用這個(gè)迭代器的next方法時(shí)，迭代器就回返回它的下一個(gè)值，當(dāng)?shù)髦袥]有值可以返回了，就回拋出一個(gè)名為StopIteration的異常，停止迭代。
什么是生成器？
?生成器是一個(gè)特殊的程序，可以被用作控制循環(huán)的迭代行為，python中生成器是迭代器的一種，使用yield返回值函數(shù)，每次調(diào)用yield會暫停，而可以使用next()函數(shù)和send()函數(shù)恢復(fù)生成器。
?生成器是個(gè)比較特殊的可迭代對象，它與其他的可迭代對象不太一樣的地方，其他的可迭代對象需要調(diào)用iter方法，返回個(gè)迭代器對象，然后通過迭代器對象去執(zhí)行next方法，獲取迭代器中的值，但是生成器直接可以被迭代，無需執(zhí)行iter方法。
至少我們現(xiàn)在要明白
1.帶有 yield 的函數(shù)不再是一個(gè)普通函數(shù)，而是一個(gè)生成器generator.
2.生成器是可以迭代的，使用next()方法.
3.生成器(generator)能夠迭代的關(guān)鍵是它有一個(gè)next()方法，工作原理就是通過重復(fù)調(diào)用next()方法，直到捕獲一個(gè)異常。
4.協(xié)程是通過生成器的實(shí)現(xiàn)的
5.協(xié)程有四個(gè)狀態(tài)，如下：
?'GEN_CREATED' 等待開始執(zhí)行。
?'GEN_RUNNING' 解釋器正在執(zhí)行。
?'GEN_SUSPENDED' 在 yield 表達(dá)式處暫停。
?'GEN_CLOSED' 執(zhí)行結(jié)束。
?
第一個(gè)示例程序
test為生成器，即可以迭代，我們可以使用next方法迭代。
第11行創(chuàng)建生成器test，在python的函數(shù)（function）定義中，只要出現(xiàn)了yield表達(dá)式（Yield expression），那么事實(shí)上定義的是一個(gè) generator function ， 調(diào)用這個(gè)generator function返回值是一個(gè) generator。
第12行打印生成器。
第14行我們可以了生成器的狀態(tài)，結(jié)果為：GEN_CREATED。
第15行第一次執(zhí)行next方法,send和next操作都是調(diào)用生成器，而第一調(diào)用生成器就是啟動生成器，啟動生成器必須使用next()語句或是send(None)啟動生成器，不能使用send發(fā)送一個(gè)非None的值，例如send(None),程序運(yùn)行到y(tǒng)ield 1,程序在這里暫停執(zhí)行，并返回1，我們要明白在這里yield有了return的功能，返回了1,而且還暫停了程序。
第16行我們再次打印生成器的狀態(tài)，結(jié)果：GEN_SUSPENDED。
第17行第二次執(zhí)行next方法，程序運(yùn)行到y(tǒng)ield 2，程序在這里暫停，并返回2。
現(xiàn)在就很清晰了，使用yield可以切出生成器，它還有return的功能，切進(jìn)生成器可以使用next()方法。
調(diào)用生成器的next()，將運(yùn)行到y(tǒng)ield位置，此時(shí)暫停執(zhí)行環(huán)境，并返回這條語句yield關(guān)鍵詞后面跟隨的值。?這是next()的使用方法。
1
import
inspect
2
def
func1():
3
yield
1
4
print
(
"
第一個(gè)yield執(zhí)行完成~
"
)
5
yield
2
6
print
(
"
第二個(gè)yield執(zhí)行完成~
"
)
7
yield
3
8
print
(
"
第三個(gè)yield執(zhí)行完成~
"
)
9
10
11
test =
func1()
12
print
(test)
13
14
print
(
"
還未執(zhí)行next：
"
,inspect.getgeneratorstate(test))
15
next(test)
16
print
(
"
第一次執(zhí)行next：
"
,inspect.getgeneratorstate(test))
17
next(test)
18
print
(
"
第二次執(zhí)行next：
"
,inspect.getgeneratorstate(test))
19
next(test)
20
print
(
"
第三次執(zhí)行next：
"
,inspect.getgeneratorstate(test))
21
next(test)
22
print
(
"
第四次執(zhí)行next：
"
,inspect.getgeneratorstate(test))
?
運(yùn)行結(jié)果：
Traceback (most recent call last):
還未執(zhí)行next： GEN_CREATED
第一次執(zhí)行next： GEN_SUSPENDED
第一個(gè)yield執(zhí)行完成
~
第二次執(zhí)行next： GEN_SUSPENDED
第二個(gè)yield執(zhí)行完成
~
File
"
C:/Pycham/異步編程/test3.py
"
, line 21,
in
第三次執(zhí)行next： GEN_SUSPENDED
第三個(gè)yield執(zhí)行完成
~
next(test)
StopIteration
?
?
第二個(gè)示例程序
在上面的列子我們使用next()切進(jìn)了生成器，但是每次切換進(jìn)生成器，都沒有傳入?yún)?shù)，接下來將介紹send()方法，send()方法不僅可以切進(jìn)生成器，而且還可以攜帶參數(shù)。
除了next和send方法，generator還提供了兩個(gè)實(shí)用的方法，throw和close，這兩個(gè)方法加強(qiáng)了caller對generator的控制。send方法可以傳遞一個(gè)值給generator，throw方法在generator掛起的地方拋出異常，close方法讓generator正常結(jié)束（之后就不能再調(diào)用next send了）。
1
import
sys
2
def
func2(a):
3
print
(
'
-> Started: a =
'
, a)
4
b =
yield
a
5
print
(
'
-> Received: b =
'
, b)
6
c =
yield
a +
b
7
print
(
'
-> Received: c =
'
, c)
8
9
test = func2(2
)
10
value = next(test)
#
協(xié)程執(zhí)行到`b = yield a`處暫停，等待為b賦值,并返回a
11
print
(value)
12
value = test.send(88)
#
協(xié)程執(zhí)行到`c = yield a + b`處暫停，等待為c賦值,并返回a + b
13
print
(value)
14
try
:
15
test.send(11
)
16
except
StopIteration:
17
sys.exit(0)
運(yùn)行結(jié)果：
-> Started: a = 2
2
-> Received: b = 88
90
-> Received: c = 11
?
?
第三個(gè)示例程序
傳統(tǒng)的生產(chǎn)者-消費(fèi)者模型是一個(gè)線程寫消息，一個(gè)線程取消息，通過鎖機(jī)制控制隊(duì)列和等待，但一不小心就可能死鎖。如果改用協(xié)程，生產(chǎn)者生產(chǎn)消息后，直接通過yield跳轉(zhuǎn)到消費(fèi)者開始執(zhí)行，待消費(fèi)者執(zhí)行完畢后，切換回生產(chǎn)者繼續(xù)生產(chǎn)，效率極高：
1
import
time
2
3
def
cumtom(name):
4
print
(
'
%s準(zhǔn)備吃包子
'
%
name)
5
time.sleep(1
)
6
while
1
:
7
count=
yield
8
print
(
'
%s吃到第%d個(gè)包子
'
%
(name,count))
9
10
def
producter():
11
next(con1)
12
next(con2)
13
#
con1.__next__()
14
#
con2.__next__()
15
n=1
16
while
1
:
17
time.sleep(1
)
18
print
(
'
已經(jīng)生產(chǎn)出來%d、%d個(gè)包子
'
%(n,n+1
))
19
#
通過send方法通知
20
con1.send(n)
21
con2.send(n+1
)
22
n+=2
23
24
#
cumtom函數(shù)里面有yield，這里傳遞參數(shù)，會創(chuàng)建一個(gè)生成器對象，（提前做了預(yù)處理）
25
con1=cumtom(
'
cumtom1
'
)
26
con2=cumtom(
'
cumtom2
'
)
27
producter()
?
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