python---协程理解

推文：Python协程深入理解（本文转载于该文章）

从语法上来看，协程和生成器类似，都是定义体中包含yield关键字的函数。
yield在协程中的用法：

在协程中yield通常出现在表达式的右边，例如：datum = yield,可以产出值，也可以不产出--如果yield关键字后面没有表达式，那么生成器产出None.
协程可能从调用方接受数据，调用方是通过send(datum)的方式把数据提供给协程使用，而不是next(...)函数，通常调用方会把值推送给协程。
协程可以把控制器让给中心调度程序，从而激活其他的协程

所以总体上在协程中把yield看做是控制流程的方式。

协程不止可以接受，还可以发送

>>> def simple_corotine():
...     print('---->coroutine started')
...     x = yield　　#有接收值，所以同生成器一样，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，执行到yield val语句　　#或者使用send(None)也可以激活生成器
---->coroutine started
>>> my_coro.send(24)　　#向其中传入值，x = yield
---->coroutine recvied: 24
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration　　#当生成器执行完毕时会报错

若是我们没有激活生成器，会报错

>>> 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

协程在运行中的四种状态

GEN_CREATE:等待开始执行
GEN_RUNNING:解释器正在执行，这个状态一般看不到
GEN_SUSPENDED:在yield表达式处暂停
GEN_CLOSED:执行结束

>>> from inspect import getgeneratorstate　　#状态查看需要引入

>>> 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'　　#创建未激活
>>> my_coro.send(None)
---->coroutine started: val= 12
12
>>> getgeneratorstate(my_coro)
'GEN_SUSPENDED'　　#在yield处暂停
>>> 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'　　#执行结束
>>>

再使用一个循环例子来了解协程：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

这里是一个死循环，只要不停send值给协程，可以一直计算下去。
通过上面的几个例子我们发现，我们如果想要开始使用协程的时候必须通过next(...)方式激活协程，如果不预激，这个协程就无法使用，如果哪天在代码中遗忘了那么就出问题了，所以有一种预激协程的装饰器，可以帮助我们干这件事（用来帮助我们激活协程）

预激协程的装饰器（自定义）

>>> 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/count

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