详解Python生成器和基于生成器的协程

 更新时间:2021年06月03日 14:50:48   作者:WinvenChang  
说到Python协程就会想到,进程和线程,当然更离不开生成器.今天就给大家整理了本篇文章,文中有非常详细的介绍,需要的朋友可以参考下

一、什么是生成器

Generator

1.生成器就是可以生成值的函数
2.当一个函数里有了 yield关键字就成了生成器
3.生成器可以挂起执行并且保持当前执行的状态

代码示例:

def simple_gen():
	yield 'hello'
	yield 'world'

gen = simple_gen()
print(type(gen))  # 'generator' object
print(next(gen))  # 'hello'
print(next(gen))  # 'world'

二、基于生成器的协程

Python3之前没有原生协程,只有基于生成器的协程

1.pep 342(Coroutines via Enhanced Generators)增强生成器功能
2.生成器可能通过 yield 暂停执行和产出数据
3.同时支持send()向生成器发送数据和throw()向生成器抛出异常

Generator Based Corouteine代码示例:

def coro():
	hello = yield 'hello'  # yield 关键字在 = 右边作为表达式,可以被 send 值
	yield hello

c = coro()
# 输出 'hello', 这里调用 next 产出第一个值 'hello',之后函数暂停
print(next(c))
# 再次调用  send 发送值,此时 hello 变量赋值为 'world',然后 yield 产出 hello 变量的值 'world'
print(c.send('world'))
# 之后协程结束,后续再 send 值会抛出异常 StopIteration

运行结果:

在这里插入图片描述

三、协程的注意点

协程注意点

1.协程需要使用send(None)或者next(coroutine)来预激(prime)才能启动
2.在yield处协程会暂停执行
3.单独的yield value会产出值给调用方
4.可以通过 coroutine.send(value)来给协程发送值,发送的值会赋值给 yield表达式左边的变量value = yield
5.协程执行完成后(没有遇到下一个yield语句)会抛出StopIteration异常

四、协程装饰器

避免每次都要用 send 预激它

from functools import wraps

def coroutine(func):  # 这样就不用每次都用 send(None) 启动了
	“”“装饰器:向前执行到一个 `yield` 表达式,预激 `func` ”“”
	@wrops(func)
	def primer(*args, **kwargs):   # 1
		gen = func(*args, **kwargs)  # 2
		next(gen)  # 3
		return gen  # 4
	return primer

五、python3原生协程

python3.5引入 async/await支持原生协程(native coroutine)

import asyncio
import datetime
import random

async def display_date(num, loop):
	end_time = loop.time() + 50.0
	while True:
		print('Loop: {} Time: {}'.format(num, datetime.datetime.now())
		if (loop.time() + 1.0) >= end_time:
			break
		await asyncio.sleep(random.randint(0, 5))

loop = asyncio.get_event_loop()
asyncio.ensure_future(display_date(1, loop))
asyncio.ensure_future(display_date(2, loop))
loop.run_forever()

到此这篇关于详解Python生成器和基于生成器的协程的文章就介绍到这了,更多相关Python生成器与协程内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python实现.gif图片拆分为.png图片的简单示例

    Python实现.gif图片拆分为.png图片的简单示例

    有时候需要把GIF图片分解成一张一张的静态图,jpg或者png格式,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python实现.gif图片拆分为.png图片的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2023-01-01
  • Flask中jinja2的继承实现方法及实例

    Flask中jinja2的继承实现方法及实例

    在本篇文章里小编给大家分享的是一篇关于Flask中jinja2的继承实现方法及实例,有兴趣的朋友们可以学习下。
    2021-03-03
  • Matplotlib实现subplot和subplots简单对比

    Matplotlib实现subplot和subplots简单对比

    在画布创建子图会有很多方法,本文主要介绍了Matplotlib实现subplot和subplots简单对比,简单的介绍了这两种方法区别,感兴趣的可以了解一下
    2021-05-05
  • python求一个字符串的所有排列的实现方法

    python求一个字符串的所有排列的实现方法

    这篇文章主要介绍了python求一个字符串的所有排列的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-02-02
  • python pygame 愤怒的小鸟游戏示例代码

    python pygame 愤怒的小鸟游戏示例代码

    这篇文章主要介绍了python pygame 愤怒的小鸟游戏,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2021-02-02
  • 通过python下载FTP上的文件夹的实现代码

    通过python下载FTP上的文件夹的实现代码

    使用python下载FTP上的文件夹的代码,有需要的朋友不妨看看
    2013-02-02
  • Python实现压缩和解压缩ZIP文件的方法分析

    Python实现压缩和解压缩ZIP文件的方法分析

    这篇文章主要介绍了Python实现压缩和解压缩ZIP文件的方法,结合具体实例形式分析了Python操作zip文件压缩与解压缩的常用操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2017-09-09
  • Python实现获取乱序列表排序后的新下标的示例

    Python实现获取乱序列表排序后的新下标的示例

    本文主要介绍了Python实现获取乱序列表排序后的新下标的示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-04-04
  • tensor.squeeze函数和tensor.unsqueeze函数的使用详解

    tensor.squeeze函数和tensor.unsqueeze函数的使用详解

    本文主要介绍了tensor.squeeze函数和tensor.unsqueeze函数的使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-03-03
  • 详解Pytorch中的tensor数据结构

    详解Pytorch中的tensor数据结构

    torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array,这篇文章主要介绍了Pytorch中的tensor数据结构,需要的朋友可以参考下
    2022-09-09

最新评论