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Python3.10?Generator生成器Coroutine原生協程詳解_python

作者：劉悅的技術博客 ? 更新時間： 2023-02-03 編程語言

引言

普遍意義上講，生成器是一種特殊的迭代器，它可以在執行過程中暫停并在恢復執行時保留它的狀態。而協程，則可以讓一個函數在執行過程中暫停并在恢復執行時保留它的狀態，在Python3.10中，原生協程的實現手段，就是生成器，或者說的更具體一些：協程就是一種特殊的生成器，而生成器，就是協程的入門心法。

協程底層實現

我們知道，Python3.10中可以使用async和await關鍵字來實現原生協程函數的定義和調度，但其實，我們也可以利用生成器達到協程的效果，生成器函數和普通函數的區別在于，生成器函數使用 yield 語句來暫停執行并返回結果。例如，下面是一個使用生成器函數實現的簡單協程：

def my_coroutine():  
    while True:  
        x = yield  
        print(x)  
# 使用生成器函數創建協程  
coroutine = my_coroutine()  
# 啟動協程  
next(coroutine)  
# 在協程中傳入數據  
coroutine.send(1)  
coroutine.send(2)  
coroutine.send(3)

程序返回：

? ?mydemo git:(master) ? /opt/homebrew/bin/python3.10 "/Users/liuyue/wodfan/work/mydemo/src/test.py" ?
1 ?
2 ?
3

在上面的代碼中，生成器函數 my_coroutine 使用了一個無限循環來實現協程的邏輯。每當調用 send 方法時，協程就會從 yield 語句處恢復執行，并將傳入的參數賦值給變量 x。

如此，就完成了協程執行-》阻塞-》切換-》回調的工作流模式。

當然，作為事件循環機制，協程服務啟動可能無限期地運行，要關閉協程服務，可以使用生成器的close()方法。當一個協程被關閉時，它會生成GeneratorExit異常，該異常可以用生成器的方式進行捕獲：

def my_coroutine():  
    try :  
        while True:  
            x = yield  
            print(x)  
    except GeneratorExit:  
            print("協程關閉")  
# 使用生成器函數創建協程  
coroutine = my_coroutine()  
# 啟動協程  
next(coroutine)  
# 在協程中傳入數據  
coroutine.send(1)  
coroutine.send(2)  
coroutine.send(3)  
coroutine.close()

程序返回：

? ?mydemo git:(master) ? /opt/homebrew/bin/python3.10 "/Users/liuyue/wodfan/work/mydemo/src/test.py" ?
1 ?
2 ?
3 ?
協程關閉

業務場景

在實際業務場景中，我們也可以使用生成器來模擬協程流程，主要體現在數據的IO流操作中，假設我們需要從本地往服務器傳輸數據，首先建立鏈接對象：

class Connection:  
    def __init__(self, addr):  
        self.addr = addr  
    def transmit(self, data):  
        print(f"X: {data[0]}, Y: {data[1]} sent to {self.addr}")

隨后建立生成器函數：

def send_to_server(conn):  
    while True:  
        try:  
            raw_data = yield  
            raw_data = raw_data.split(' ')  
            coords = (float(raw_data[0]), float(raw_data[1]))  
            conn.transmit(coords)  
        except ConnectionError:  
            print("鏈接丟失，進行回調")  
            conn = Connection("重新連接v3u.cn")

利用生成器調用鏈接類的transmit方法進行數據的模擬傳輸，如果鏈接斷開，則會觸發回調重新連接，執行邏輯：

if __name__ == '__main__':  
    conn = Connection("v3u.cn")  
    sender = send_to_server(conn)  
    sender.send(None)  
    for i in range(1, 6):  
        sender.send(f"{100/i} {200/i}")  
    # 模擬鏈接斷開  
    conn.addr = None  
    sender.throw(ConnectionError)   
    for i in range(1, 6):  
        sender.send(f"{100/i} {200/i}")

程序返回：

X: 100.0, Y: 200.0 sent to v3u.cn  
X: 50.0, Y: 100.0 sent to v3u.cn  
X: 33.333333333333336, Y: 66.66666666666667 sent to v3u.cn  
X: 25.0, Y: 50.0 sent to v3u.cn  
X: 20.0, Y: 40.0 sent to v3u.cn  
鏈接丟失，進行回調  
X: 100.0, Y: 200.0 sent to 重新連接v3u.cn  
X: 50.0, Y: 100.0 sent to 重新連接v3u.cn  
X: 33.333333333333336, Y: 66.66666666666667 sent to 重新連接v3u.cn  
X: 25.0, Y: 50.0 sent to 重新連接v3u.cn  
X: 20.0, Y: 40.0 sent to 重新連接v3u.cn

如此，我們就可以利用生成器的“狀態保留”機制來控制網絡鏈接突然斷開的回調補救措施了。

所以說，協程就是一種特殊的生成器：

async def test():  
    pass  
print(type(test()))

您猜怎么著？

<class 'coroutine'>

結語

誠然，生成器和協程也并非完全是一個概念，與生成器不同的是，協程可以被另一個函數（稱為調用方）恢復執行，而不是只能由生成器本身恢復執行。這使得協程可以用來實現更復雜的控制流，因為它們可以在執行時暫停并在任意時刻恢復執行。

原文鏈接：https://juejin.cn/post/7181766056719941690

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