python---協程理解
推文:python---基礎知識回顧(七)叠代器和生成器
推文:Python協程深入理解(本文轉載於該文章)
從語法上來看,協程和生成器類似,都是定義體中包含yield關鍵字的函數。
yield在協程中的用法:
- 在協程中yield通常出現在表達式的右邊,例如:datum = yield,可以產出值,也可以不產出--如果yield關鍵字後面沒有表達式,那麽生成器產出None.
- 協程可能從調用方接受數據,調用方是通過send(datum)的方式把數據提供給協程使用,而不是next(...)函數,通常調用方會把值推送給協程。
- 協程可以把控制器讓給中心調度程序,從而激活其他的協程
所以總體上在協程中把yield看做是控制流程的方式。
協程不止可以接受,還可以發送
了解協程的過程
>>> def simple_corotine(): ... print(‘---->coroutine started‘) ... x = yield #有接收值,所以同生成器一樣,需要先激活,使用next ... print(‘---->coroutine recvied:‘,x) ... >>> my_coro = simple_corotine() >>> my_coro <generator object simple_corotine at 0x0000000000A8A518>
>>> next(my_coro) #先激活生成器,執行到yield val語句 #或者使用send(None)也可以激活生成器 ---->coroutine started >>> my_coro.send(24) #向其中傳入值,x = yield ---->coroutine recvied: 24 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration #當生成器執行完畢時會報錯
若是我們沒有激活生成器,會報錯
>>> def simple_corotine(): ... print(‘---->coroutine started‘) ... x = yield ... print(‘---->coroutine recvied:‘,x) ... >>> my_coro = simple_corotine() >>> my_coro <generator object simple_corotine at 0x0000000000A8A518> >>> my_coro.send(2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: can‘t send non-None value to a just-started generator
協程在運行中的四種狀態
GEN_CREATE:等待開始執行
GEN_RUNNING:解釋器正在執行,這個狀態一般看不到
GEN_SUSPENDED:在yield表達式處暫停
GEN_CLOSED:執行結束
>>> def simple_corotine(val): ... print(‘---->coroutine started: val=‘,val) ... b = yield val ... print(‘---->coroutine received: b=‘,b) ... c = yield val + b ... print(‘---->coroutine received: c=‘,c) ... >>> my_coro = simple_corotine(12) >>> from inspect import getgeneratorstate >>> getgeneratorstate(my_coro) ‘GEN_CREATED‘ #創建未激活 >>> my_coro.send(None) ---->coroutine started: val= 12 12 >>> getgeneratorstate(my_coro) ‘GEN_SUSPENDED‘ #在yield處暫停 >>> my_coro.send(13) ---->coroutine received: b= 13 25 >>> getgeneratorstate(my_coro) ‘GEN_SUSPENDED‘ >>> my_coro.send(14) ---->coroutine received: c= 14 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration >>> getgeneratorstate(my_coro) ‘GEN_CLOSED‘ #執行結束 >>>
再使用一個循環例子來了解協程:求平均值
>>> def averager(): ... total = 0.0 ... count = 0 ... aver = None ... while True: ... term = yield aver ... total += term ... count += 1 ... aver = total/count ... >>> coro_avg = averager() >>> coro_avg.send(None) >>> coro_avg.send(10) 10.0 >>> coro_avg.send(20) 15.0 >>> coro_avg.send(30) 20.0 >>> coro_avg.send(40) 25.0
這裏是一個死循環,只要不停send值給協程,可以一直計算下去。
通過上面的幾個例子我們發現,我們如果想要開始使用協程的時候必須通過next(...)方式激活協程,如果不預激,這個協程就無法使用,如果哪天在代碼中遺忘了那麽就出問題了,所以有一種預激協程的裝飾器,可以幫助我們幹這件事(用來幫助我們激活協程)
預激協程的裝飾器(自定義)
>>> def coro_active(func): ... def inner(*args,**kwargs): ... gen = func(*args,**kwargs) ... next(gen) #gen.send(None) ... return gen ... return inner ... >>> @coro_active ... def averager(): ... total = 0.0 ... count = 0 ... aver = None ... while True: ... term = yield aver ... total += term ... count += 1 ... aver = total/count ...
>>> coro_avg = averager()
>>> coro_avg.send(10) 10.0
>>> coro_avg.send(20) 15.0
>>> coro_avg.send(30) 20.0
def coro_active(func): def inner(*args,**kwargs): gen = func(*args,**kwargs) next(gen) #gen.send(None) return gen return inner() @coro_active def averager(): total = 0.0 count = 0 aver = None while True: term = yield aver total += term count += 1 aver = total/countView Code
關於預激,在使用yield from句法調用協程的時候,會自動預激活,這樣其實與我們上面定義的預激裝飾器是不兼容的,
在python3.4裏面的asyncio.coroutine裝飾器不會預激協程,因此兼容yield from。
終止協程和異常處理(throw拋出,close終止)
協程中為處理的異常會向上冒泡,傳給next函數或send函數的調用方(即觸發協程的對象)
拿上面的代碼舉例子,如果我們發送了一個字符串而不是一個整數的時候就會報錯,並且這個時候協程是被終止了
>>> def coro_active(func): ... def inner(*args,**kwargs): ... gen = func(*args,**kwargs) ... next(gen) #gen.send(None) ... return gen ... return inner ... >>> @coro_active ... def averager(): ... total = 0.0 ... count = 0 ... aver = None ... while True: ... term = yield aver ... total += term ... count += 1 ... aver = total/count ...
>>> coro_avg = averager() >>> coro_avg.send(10) 10.0 >>> coro_avg.send(20) 15.0 >>> coro_avg.send(30) 20.0 >>> averager.send(‘z‘) #我們應該對異常進行處理 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 8, in averager TypeError: unsupported operand type(s) for +=: ‘float‘ and ‘str‘
異常處理
class TestException(Exception): ‘‘‘自定義異常‘‘‘ def coro_active(func): def inner(*args,**kwargs): gen = func(*args,**kwargs) next(gen) #gen.send(None) return gen return inner @coro_active def averager(): total = 0.0 count = 0 aver = None while True: try: term = yield aver except TestException: print(‘捕獲到TestException‘) term = 0 count -= 1 total += term count += 1 aver = total/count coro_avg = averager() print(coro_avg.send(10)) print(coro_avg.send(20)) print(coro_avg.send(30)) print(coro_avg.throw(TestException)) print(coro_avg.send(‘z‘)) #報錯TypeError,未捕獲 averager.close()
讓協程返回值
通過下面的例子進行演示如何獲取協程的返回值:
def coro_active(func): def inner(*args,**kwargs): gen = func(*args,**kwargs) next(gen) #gen.send(None) return gen return inner @coro_active def averager(): total = 0.0 count = 0 aver = None while True: term = yield aver if term is None: break total += term count += 1 aver = total/count return 101 coro_avg = averager() print(coro_avg.send(10)) print(coro_avg.send(20)) print(coro_avg.send(30)) try: #獲取我們的返回值 coro_avg.send(None) except StopIteration as e: print(e.value) averager.close()
若是不去捕獲異常:
StopIteration: 101 #拋出我們要獲取的值
其實相對來說上面這種方式獲取返回值比較麻煩,而yield from 結構會自動捕獲StopIteration異常,
這種處理方式與for循環處理StopIteration異常的方式一樣,循環機制使我們更容易理解處理異常,
對於yield from來說,解釋器不僅會捕獲StopIteration異常,還會把value屬性的值變成yield from表達式的值
關於yield from(重點)
在生成器gen中使用yield from subgen()時,subgen會獲得控制權,把產出的值傳給gen的調用方,即調用方可以直接控制subgen,
同時,gen會阻塞,等待subgen終止
yield from x表達式對x對象所做的第一件事是,調用iter(x),從中獲取叠代器,因此x可以是任何可叠代的對象
yield from可以簡化yield表達式
def genyield(): for c in "AB": yield c for i in range(1,3): yield i print(list(genyield())) def genyieldfrom(): yield from "AB" yield from range(1,3) print(list(genyieldfrom()))
這兩種的方式的結果是一樣的,但是這樣看來yield from更加簡潔,但是yield from的作用可不僅僅是替代產出值的嵌套for循環。
yield from的主要功能是打開雙向通道,把最外層的調用方與最內層的子生成器連接起來,這樣二者可以直接發送和產出值,還可以直接傳入異常,而不用再像之前那樣在位於中間的協程中添加大量處理異常的代碼
對StopIteration和return進行簡化
委派生成器在yield from 表達式處暫停時,調用方可以直接把數據發給子生成器,子生成器再把產出產出值發給調用方,子生成器返回之後,解釋器會拋出StopIteration異常,並把返回值附加到異常對象上,此時委派生成器會恢復。
from collections import namedtuple Result = namedtuple(‘Result‘, ‘count average‘) # 子生成器 def averager(): total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield if term is None: break total += term count += 1 average = total/count return Result(count, average) # 委派生成器 def grouper(result, key): while True: # print(key) #可以知道,對於每一組數據,都是通過委派生成器傳遞的,開始傳遞一次,結束獲取結果的時候又傳遞一次 result[key] = yield from averager() #將返回結果收集 # 客戶端代碼,即調用方 def main(data): results = {} for key,values in data.items(): group = grouper(results,key) next(group) for value in values: group.send(value) group.send(None) #這裏表示要終止了 report(results) # 輸出報告 def report(results): for key, result in sorted(results.items()): group, unit = key.split(‘;‘) print(‘{:2} {:5} averaging {:.2f}{}‘.format( result.count, group, result.average, unit )) data = { ‘girls;kg‘: [40.9, 38.5, 44.3, 42.2, 45.2, 41.7, 44.5, 38.0, 40.6, 44.5], ‘girls;m‘: [1.6, 1.51, 1.4, 1.3, 1.41, 1.39, 1.33, 1.46, 1.45, 1.43], ‘boys;kg‘: [39.0, 40.8, 43.2, 40.8, 43.1, 38.6, 41.4, 40.6, 36.3], ‘boys;m‘: [1.38, 1.5, 1.32, 1.25, 1.37, 1.48, 1.25, 1.49, 1.46], } if __name__ == ‘__main__‘: main(data)
關於上述代碼著重解釋一下關於委派生成器部分,這裏的循環每次叠代時會新建一個averager實例,每個實例都是作為協程使用的生成器對象。
grouper發送的每個值都會經由yield from處理,通過管道傳給averager實例。grouper會在yield from表達式處暫停,等待averager實例處理客戶端發來的值。averager實例運行完畢後,返回的值會綁定到results[key]上,while 循環會不斷創建averager實例,處理更多的值
並且上述代碼中的子生成器可以使用return 返回一個值,而返回的值會成為yield from表達式的值。
是一組數據一組數據按照順序處理的。
關於yield from的意義
關於yield from 六點重要的說明:
- 子生成器產出的值都直接傳給委派生成器的調用方(即客戶端代碼)
- 使用send()方法發送給委派生成器的值都直接傳給子生成器。如果發送的值為None,那麽會給委派調用子生成器的__next__()方法。如果發送的值不是None,那麽會調用子生成器的send方法,如果調用的方法拋出StopIteration異常,那麽委派生成器恢復運行,任何其他異常都會向上冒泡,傳給委派生成器
- 生成器退出時,生成器(或子生成器)中的return expr表達式會出發StopIteration(expr)異常拋出
- yield from表達式的值是子生成器終止時傳給StopIteration異常的第一個參數。yield from 結構的另外兩個特性與異常和終止有關。
- 傳入委派生成器的異常,除了GeneratorExit之外都傳給子生成器的throw()方法。如果調用throw()方法時拋出StopIteration異常,委派生成器恢復運行。StopIteration之外的異常會向上冒泡,傳給委派生成器
- 如果把GeneratorExit異常傳入委派生成器,或者在委派生成器上調用close()方法,那麽在子生成器上調用clsoe()方法,如果它有的話。如果調用close()方法導致異常拋出,那麽異常會向上冒泡,傳給委派生成器,否則委派生成器拋出GeneratorExit異常
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