phpyield底层技巧_python协程1yield的运用

协程的底层架构是在pep342 中定义，并在python2.5 实现的。

python2.5 中，yield关键字可以在表达式中利用，而且天生器API中增加了 .send(value)方法。
天生器可以利用.send(...)方法发送数据，发送的数据会成为天生器函数中yield表达式的值。

协程是指一个过程，这个过程与调用方协作，产出有调用方供应的值。
因此，天生器可以作为协程利用。

除了 .send(...)方法，pep342 和添加了 .throw(...)（让调用方抛出非常，在天生器中处理）和.close()（终止天生器）方法。

python3.3后，pep380对天生器函数做了两处改动：

天生器可以返回一个值；以前，如果天生器中给return语句供应值，会抛出SyntaxError非常。

引入yield from 语法，利用它可以把繁芜的天生看重构成小型的嵌套天生器，省去之前把天生器的事情委托给子天生器所需的大量模板代码。

协程天生器的基本行为

首先解释一下，协程有四个状态，可以利用inspect.getgeneratorstate(...)函数确定：

GEN_CREATED # 等待开始实行

GEN_RUNNING # 阐明器正在实行（只有在多线程运用中才能看到这个状态）

GEN_SUSPENDED # 在yield表达式处停息

GEN_CLOSED # 实行结束

#! -- coding: utf-8 --

import inspect

# 协程利用天生器函数定义：定义体中有yield关键字。


def simple_coroutine(): print('-> coroutine started') # yield 在表达式中利用；如果协程只须要从客户那里吸收数据，yield关键字右边不须要加表达式（yield默认返回None） x = yield print('-> coroutine received:', x)my_coro = simple_coroutine()# 和创建天生器的办法一样，调用函数得到天生器工具。


print(inspect.getgeneratorstate(my_coro))

# 协程处于 GEN_CREATED (等待开始状态)my_coro.send(None)

# 首先要调用next()函数，由于天生器还没有启动，没有在yield语句处停息，以是开始无法发送数据

# 发送 None 可以达到相同的效果 my_coro.send(None)

next(my_coro)# 此时协程处于 GEN_SUSPENDED (在yield表达式处停息)

print(inspect.getgeneratorstate(my_coro))

# 调用这个方法后，协程定义体中的yield表达式司帐算出42；现在协程会规复，一贯运行到下一个yield表达式，或者终止。


my_coro.send(42)print(inspect.getgeneratorstate(my_coro))

运行上述代码，输出结果如下

GEN_CREATED-> coroutine startedGEN_SUSPENDED-> coroutine received: 42# 这里，掌握权流动到协程定义体的尾部，导致天生器像往常一样抛出StopIteration非常

Traceback (most recent call last): File \"大众/Users/gs/coroutine.py\"大众, line 18, in <module> my_coro.send(42)StopIteration

send方法的参数会成为停息yield表达式的值，以是，仅当协程处于停息状态是才能调用send方法。

如果协程还未激活（GEN_CREATED 状态）要调用next(my_coro) 激活协程，也可以调用my_coro.send(None)

如果创建协程工具后立即把None之外的值发给它，会涌现下述缺点：

>>> my_coro = simple_coroutine()

>>> my_coro.send(123)Traceback (most recent call last): File \"大众/Users/gs/coroutine.py\"大众, line 14, in <module> my_coro.send(123)TypeError: can't send non-None value to a just-started generator

仔细看缺点

can't send non-None value to a just-started generator

最先调用next(my_coro) 这一步常日称为”预激“（prime）协程---即，让协程向前实行到第一个yield表达式，准备好作为生动的协程利用。

再看一个两个值得协程

def simple_coro2(a): print('-> coroutine started: a =', a) b = yield a print('-> Received: b =', b) c = yield a + b print('-> Received: c =', c)my_coro2 = simple_coro2(14)print(inspect.getgeneratorstate(my_coro2))# 这里inspect.getgeneratorstate(my_coro2) 得到结果为 GEN_CREATED （协程未启动）

next(my_coro2)

# 向前实行到第一个yield 处 打印 “-> coroutine started: a = 14”

# 并且产生值 14 （yield a 实行 等待为b赋值）

print(inspect.getgeneratorstate(my_coro2))

# 这里inspect.getgeneratorstate(my_coro2) 得到结果为 GEN_SUSPENDED （协程处于停息状态）

my_coro2.send(28)

# 向前实行到第二个yield 处 打印 “-> Received: b = 28”

# 并且产生值 a + b = 42（yield a + b 实行 得到结果42 等待为c赋值）

print(inspect.getgeneratorstate(my_coro2))

# 这里inspect.getgeneratorstate(my_coro2) 得到结果为 GEN_SUSPENDED （协程处于停息状态）

my_coro2.send(99)

# 把数字99发送给停息协程，打算yield 表达式，得到99，然后把那个数赋值给c 打印 “-> Received: c = 99”

# 协程终止，抛出StopIteration

运行上述代码，输出结果如下

GEN_CREATED-> coroutine started: a = 14

GEN_SUSPENDED-> Received: b = 28

-> Received: c = 99

Traceback (most recent call last): File \"大众/Users/gs/coroutine.py\"大众, line 37, in <module> my_coro2.send(99)StopIteration

simple_coro2 协程的实行过程分为3个阶段，如下图所示

调用next(my_coro2)，打印第一个，然后实行yield a，产出数字14.

调用my_coro2.send(28)，把28赋值给b，打印第二个，然后实行 yield a + b 产生数字42

调用my_coro2.send(99)，把99赋值给c，然后打印第三个，协程终止。

利用装饰器预激协程

我们已经知道，协程如果不预激，不能利用send() 传入非None 数据。
以是，调用my_coro.send(x)之前，一定要调用next(my_coro)。

为了简化，我们会利用装饰器预激协程。

from functools import wraps

def coroutinue(func): ''' 装饰器： 向前实行到第一个`yield`表达式，预激`func` :param func: func name :return: primer ''' @wraps(func) def primer(args, kwargs): # 把装饰器天生器函数更换成这里的primer函数；调用primer函数时，返回预激后的天生器。
gen = func(args, kwargs) # 调用被被装饰函数，获取天生器工具 next(gen) # 预激天生器 return gen # 返复天生器 return primer

# 利用方法如下

@coroutinue

def simple_coro(a): a = yield

simple_coro(12) # 已经预激

终止协程和非常处理

协程中，为处理的非常会向上冒泡，通报给next函数或send方法的调用方，未处理的非常会导致协程终止。

看下边这个例子

#! -- coding: utf-8 --

from functools import wraps

def coroutinue(func): ''' 装饰器： 向前实行到第一个`yield`表达式，预激`func` :param func: func name :return: primer '''

@wraps(func) def primer(args, kwargs): # 把装饰器天生器函数更换成这里的primer函数；调用primer函数时，返回预激后的天生器。
gen = func(args, kwargs) # 调用被被装饰函数，获取天生器工具 next(gen) # 预激天生器 return gen # 返复天生器 return primer

@coroutinue

def averager(): # 利用协程求均匀值 total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield average total += term count += 1 average = total/countcoro_avg = averager()print(coro_avg.send(40))print(coro_avg.send(50))print(coro_avg.send('123')) # 由于发送的不是数字，导致内部有非常抛出。


实行上述代码结果如下

40.0

45.0

Traceback (most recent call last): File \"大众/Users/gs/coro_exception.py\"大众, line 37, in <module> print(coro_avg.send('123')) File \"大众/Users/gs/coro_exception.py\公众, line 30, in averager total += termTypeError: unsupported operand type(s) for +=: 'float' and 'str'

出错的缘故原由是发送给协程的'123'值不能加到total变量上。

出错后，如果再次调用 coro_avg.send(x) 方法 会抛出 StopIteration 非常。

由上边的例子我们可以知道，如果想让协程退出，可以发送给它一个特定的值。
比如None和Ellipsis。
（推举利用Ellipsis，由于我们不太利用这个值）

从Python2.5 开始，我们可以在天生器上调用两个方法，显式的把非常发给协程。

这两个方法是throw和close。

generator.throw(exc_type[, exc_value[, traceback]])

这个方法使天生器在停息的yield表达式处抛出指定的非常。
如果天生器处理了抛出的非常，代码会向前实行到下一个yield表达式，而产出的值会成为调用throw方法得到的返回值。
如果没有处理，则向上冒泡，直接抛出。

generator.close()

天生器在停息的yield表达式处抛出GeneratorExit非常。

如果天生器没有处理这个非常或者抛出了StopIteration非常，调用方不会报错。
如果收到GeneratorExit非常，天生器一定不能产出值，否则阐明器会抛出RuntimeError非常。

示例： 利用close和throw方法掌握协程。

import inspect

class DemoException(Exception): pass

@coroutinue

def exc_handling(): print('-> coroutine started')

while True:

try: x = yield except DemoException: print(' DemoException handled. Conginuing...')

else: # 如果没有非常显示吸收到的值 print('--> coroutine received: {!r}'.format(x))

raise RuntimeError('This line should never run.') # 这一行永久不会实行

exc_coro = exc_handling()exc_coro.send(11)exc_coro.send(12)exc_coro.send(13)exc_coro.close()print(inspect.getgeneratorstate(exc_coro))

raise RuntimeError('This line should never run.') 永久不会实行，由于只有未处理的非常才会终止循环，而一旦涌现未处理的非常，协程会立即终止。

实行上述代码得到结果为：

-> coroutine started--> coroutine received: 11

--> coroutine received: 12

--> coroutine received: 13

GEN_CLOSED # 协程终止

上述代码，如果传入DemoException，协程不会中止，由于做了非常处理。

exc_coro = exc_handling()exc_coro.send(11)exc_coro.send(12)exc_coro.send(13)exc_coro.throw(DemoException) # 协程不会中止，但是如果传入的是未处理的非常，协程会终止

print(inspect.getgeneratorstate(exc_coro))exc_coro.close()print(inspect.getgeneratorstate(exc_coro))

## output-> coroutine started--> coroutine received: 11

--> coroutine received: 12

--> coroutine received: 13

DemoException handled. Conginuing...GEN_SUSPENDEDGEN_CLOSED

如果不管协程如何结束都想做些处理事情，要把协程定义体重的干系代码放入try/finally块中。

@coroutinue

def exc_handling(): print('-> coroutine started')

try:

while True:

try: x = yield except DemoException: print(' DemoException handled. Conginuing...')

else: # 如果没有非常显示吸收到的值 print('--> coroutine received: {!r}'.format(x))

finally: print('-> coroutine ending')

上述部分先容了：

天生器作为协程利用时的行为和状态

利用装饰器预激协程

调用方如何利用天生器工具的 .throw(...)和.close() 方法掌握协程

下一部分将先容：

协程终止时如何返回值

yield新句法的用场和语义

原文出处：goodspeed / 四月