python协程:yield的使用
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python协程:yield的使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
本文和大家分享的主要是python协程yield相关内容,一起来看看吧,希望对大家学习python有所帮助。
协程定义
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使用,而且生成器API中增加了 .send(value)方法。生成器可以使用.send(...)方法发送数据,发送的数据会成为生成器函数中yield表达式的值。
协程是指一个过程,这个过程与调用方协作,产出有调用方提供的值。因此,生成器可以作为协程使用。
除了 .send(...)方法,pep342 和添加了 .throw(...)(让调用方抛出异常,在生成器中处理)和.close()(终止生成器)方法。
python3.3后,pep380对生成器函数做了两处改动:
· 生成器可以返回一个值;以前,如果生成器中给return语句提供值,会抛出SyntaxError异常。
· 引入yield from 语法,使用它可以把复杂的生成器重构成小型的嵌套生成器,省去之前把生成器的工作委托给子生成器所需的大量模板代码。
协程生成器的基本行为
首先说明一下,协程有四个状态,可以使用inspect.getgeneratorstate(...)函数确定:
· GEN_CREATED # 等待开始执行
· GEN_RUNNING # 解释器正在执行(只有在多线程应用中才能看到这个状态)
· GEN_SUSPENDED # 在yield表达式处暂停
· GEN_CLOSED # 执行结束
#! -*- coding: utf-8 -*-import inspect
# 协程使用生成器函数定义:定义体中有yield关键字。def simple_coroutine():
print(’-> coroutine started’)
# yield 在表达式中使用;如果协程只需要从客户那里接收数据,yield关键字右边不需要加表达式(yield默认返回None)
x = yield
print(’-> coroutine received:’, x)
my_coro = simple_coroutine()
my_coro # 和创建生成器的方式一样,调用函数得到生成器对象。# 协程处于 GEN_CREATED (等待开始状态)
print(inspect.getgeneratorstate(my_coro))
my_coro.send(None)# 首先要调用next()函数,因为生成器还没有启动,没有在yield语句处暂停,所以开始无法发送数据# 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表达式处暂停)
print(inspect.getgeneratorstate(my_coro))
# 调用这个方法后,协程定义体中的yield表达式会计算出42;现在协程会恢复,一直运行到下一个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,控制权流动到协程定义体的尾部,导致生成器像往常一样抛出StopIteration异常Traceback (most recent call last):
File "/Users/gs/coroutine.py", line 18, in <module>
my_coro.send(42)
StopIteration
send方法的参数会成为暂停yield表达式的值,所以,仅当协程处于暂停状态是才能调用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)
如果创建协程对象后立即把None之外的值发给它,会出现下述错误:
>>> my_coro = simple_coroutine()>>> my_coro.send(123)
Traceback (most recent call last):
File "/Users/gs/coroutine.py", line 14, in <module>
my_coro.send(123)TypeError: can’t send non-None value to a just-started generator
仔细看错误消息
can’t send non-None value to a just-started generator
最先调用next(my_coro) 这一步通常称为”预激“(prime)协程---即,让协程向前执行到第一个yield表达式,准备好作为活跃的协程使用。
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)# 向前执行到第一个yield 处 打印 “-> coroutine started: a = 14”# 并且产生值 14 (yield a执行 等待为b赋值)
print(inspect.getgeneratorstate(my_coro2))# 这里inspect.getgeneratorstate(my_coro2) 得到结果为GEN_SUSPENDED (协程处于暂停状态)
my_coro2.send(28)# 向前执行到第二个yield 处 打印 “-> Received: b = 28”# 并且产生值 a + b = 42(yield a + b 执行 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 (协程处于暂停状态)
my_coro2.send(99)# 把数字99发送给暂停协程,计算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 = 14GEN_SUSPENDED
-> Received: b = 28
-> Received: c = 99
Traceback (most recent call last):
File "/Users/gs/coroutine.py", line 37, in <module>
my_coro2.send(99)
StopIteration
simple_coro2 协程的执行过程分为3个阶段,如下图所示
1. 调用next(my_coro2),打印第一个消息,然后执行yield a,产出数字14.
2. 调用my_coro2.send(28),把28赋值给b,打印第二个消息,然后执行 yield a + b 产生数字42
3. 调用my_coro2.send(99),把99赋值给c,然后打印第三个消息,协程终止。
使用装饰器预激协程
我们已经知道,协程如果不预激,不能使用send() 传入非None 数据。所以,调用my_coro.send(x)之前,一定要调用next(my_coro)。
为了简化,我们会使用装饰器预激协程。
from functools import wraps
def coroutinue(func):
’’’
装饰器: 向前执行到第一个`yield`表达式,预激`func`
:param func: func name
:return: primer
’’’
@wraps(func)
def primer(*args, **kwargs):
# 把装饰器生成器函数替换成这里的primer函数;调用primer函数时,返回预激后的生成器。
gen = func(*args, **kwargs)
# 调用被被装饰函数,获取生成器对象
next(gen) # 预激生成器
return gen # 返回生成器
return primer
# 使用方法如下
@coroutinuedef simple_coro(a):
a = yield
simple_coro(12) # 已经预激
终止协程和异常处理
协程中,为处理的异常会向上冒泡,传递给next函数或send方法的调用方,未处理的异常会导致协程终止。
看下边这个例子
#! -*- coding: utf-8 -*-
from functools import wraps
def coroutinue(func):
’’’
装饰器: 向前执行到第一个`yield`表达式,预激`func`
:param func: func name
:return: primer
’’’
@wraps(func)
def primer(*args, **kwargs):
# 把装饰器生成器函数替换成这里的primer函数;调用primer函数时,返回预激后的生成器。
gen = func(*args, **kwargs)
# 调用被被装饰函数,获取生成器对象
next(gen) # 预激生成器
return gen # 返回生成器
return primer
@coroutinuedef averager():
# 使用协程求平均值
total = 0.0
count = 0
average = None
while True:
term = yield average
total += term
count += 1
average = total/count
coro_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,导致内部有异常抛出。
执行上述代码结果如下
40.0
45.0
Traceback (most recent call last):
File "/Users/gs/coro_exception.py", line 37, in <module>
print(coro_avg.send(’123’))
File "/Users/gs/coro_exception.py", line 30, in averager
total += term
TypeError: unsupported operand type(s) for +=: ’float’ and ’str’
出错的原因是发送给协程的’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 异常。
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。(推荐使用Ellipsis,因为我们不太使用这个值)
从Python2.5 开始,我们可以在生成器上调用两个方法,显式的把异常发给协程。
这两个方法是throw和close。
generator.throw(exc_type[, exc_value[, traceback]])
这个方法使生成器在暂停的yield表达式处抛出指定的异常。如果生成器处理了抛出的异常,代码会向前执行到下一个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()
生成器在暂停的yield表达式处抛出GeneratorExit异常。
如果生成器没有处理这个异常或者抛出了StopIteration异常,调用方不会报错。如果收到GeneratorExit异常,生成器一定不能产出值,否则解释器会抛出RuntimeError异常。
示例: 使用close和throw方法控制协程。
import inspect
class DemoException(Exception):
pass
@coroutinuedef exc_handling():
print(’-> coroutine started’)
while True:
try:
x = yield
except DemoException:
print(’*** DemoException handled. Conginuing...’)
else:
# 如果没有异常显示接收到的值
print(’--> coroutine received: {!r}’.format(x))
raise RuntimeError(’This line should never run.’) # 这一行永远不会执行
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.’) 永远不会执行,因为只有未处理的异常才会终止循环,而一旦出现未处理的异常,协程会立即终止。
执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,因为做了异常处理。
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异常,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_SUSPENDED
GEN_CLOSED
如果不管协程如何结束都想做些处理工作,要把协程定义体重的相关代码放入try/finally块中。
@coroutinuedef exc_handling():
print(’-> coroutine started’)
try:
while True:
try:
x = yield
except DemoException:
print(’*** DemoException handled. Conginuing...’)
else:
# 如果没有异常显示接收到的值
print(’--> coroutine received: {!r}’.format(x))
finally:
print(’-> coroutine ending’)
来源:简书
以上是关于python协程:yield的使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python异步IO之协程:从yield from到async的使用