并发编程--协程

Posted 2020-11-03 温良Miner

　　协程，又称为微线程，可以理解成可切换的函数，或生成器，协程中始终在单线程中执行，因此没有资源冲突问题，不需要锁机制。以下以菲波那切数列为例，加上自己的一些理解，稍微聊一下这个东西。

斐波那契数列的普通实现

一般的函数只能有一个返回值，return，且return后程序不再执行。如下：

# 斐波那契数列的普通实现
def fib(n):
    res = [0] * n
    index = 0
    a = 0
    b = 1
    while index < n:
        res[index] = b
        a, b = b, a+b  # 交换位置
        index += 1
    return res
# print(fib(5))
"""
fib是一个普通函数，只能在return返回
"""

斐波那契数列yield实现

通过yield实现一个生成器对象，得到该数列。yield生成器每next或__next__()就调用一次，每次调用程序执行到yield时返回，并悬挂；等待下一次next调用。

# 斐波那契的yield实现
def fib_1(n):
    index = 0
    a = 0
    b = 1
    while index < n:
        yield b  # 返回b，每次执行到此处，返回一次，悬挂程序,每调用一次__next__() 执行一次
        a, b = b, a+b
        index += 1

# f = fib_1(5)
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
"""
此时的fib_1是一个生成器对象，程序每次执行到yield b 处就返回一个b，并悬挂程序
等待下一次next的调用，
下一次调用__next__()时， 程序从悬挂处继续执行（执行下面的代码）
继续执行到yield b处， 返回此时的b并悬挂程序，等待下一次的调用，直到满足循环条件，停止迭代
满足条件后，生成器没有数据可取，若继续调用则程序报错
"""

 

斐波那契数列传参

生成器在执行过程中，可以返回值，同样也可以在执行时给它传参。传参关键字send因此，可以写两个函数，一个yield返回值，一个send给它发送值。

def fib_2(n):
    index = 0
    a = 0
    b = 1
    while index < n:
        c = yield b  # 调用next时悬挂，生成器返回b的同时接收传参，并用c记录先来
        print("-->send:{}".format(c))
        time.sleep(c)
        a, b = b, a+b
        index += 1

# f = fib_2(10)
# print(next(f))

c = yield b 中，b和c不存在赋值关系，yield b 时程序已给出返回值，=也不能理解为赋值此处的等号“=” 相当于一个管道，管道的一端用于返回b(即处理yield b),管道的另一端用于接收send的传参，并用c记录传过来的值，提供给程序后面利用
仅个人理解，不一定对。。。。。。

继续在上面代码中添加：

# while True:
#     f.send(random.randint(1, 3))

"""
程序在函数内部和外部两边切换执行，
程序首先执行到yield b是，fib_2已返回，切换到函数外部，
不再执行fib_2内部代码，而是执行函数外部的while True；
直到执行到send时，切换到函数内部，继续执行函数内部的代码，
直到执行到函数内部的yield时，又切换到函数外部
循环往复。。。。。
"""

使用yield实现一个生产者、消费者模型

# 使用yield实现一个生产者、消费者模型
import time
def Consumer():
    r = \'\'
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print(\'消费<{}>中...\'.format(n))
        time.sleep(1)
        r = \'200\'

def Producer(c):
    c.send(None)  # 启动生成器，将代码运行至yield这一行，并返回(相当于next调用)
    n = 1
    while n < 6:
        print("生产<{}>中...".format(n))
        time.sleep(1)
        r = c.send(n)  # 给生成器发送值，执行权交给consumer
        print("已消费！status_code:{}\\n".format(r))
        n += 1
    c.close()

c = Consumer()  # 得到一个生成器，由于生成器没有调用，因此没有执行
Producer(c)  # 函数调用，执行到send时，启动生成器consumer(相当于next调用)

执行结果：

具体代码如下：

"""
协程，又称为微线程

补充知识点
iterable(可迭代对象), 可用于for循环的对象
itertor(迭代器), 可用于next取值的对象
iterion(迭代)

"""
# 斐波那契数列的普通实现
def fib(n):
    res = [0] * n
    index = 0
    a = 0
    b = 1
    while index < n:
        res[index] = b
        a, b = b, a+b  # 交换位置
        index += 1
    return res
# print(fib(5))
"""
fib是一个普通函数，只能在return返回
"""

# 斐波那契的yield实现
def fib_1(n):
    index = 0
    a = 0
    b = 1
    while index < n:
        yield b  # 返回b，每次执行到此处，返回一次，悬挂程序,每调用一次__next__() 执行一次
        a, b = b, a+b
        index += 1

# f = fib_1(5)
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
"""
此时的fib_1是一个生成器对象，程序每次执行到yield b 处就返回一个b，并悬挂程序
等待下一次next的调用，
下一次调用__next__()时， 程序从悬挂处继续执行（执行下面的代码）
继续执行到yield b处， 返回此时的b并悬挂程序，等待下一次的调用，直到满足循环条件，停止迭代
满足条件后，生成器没有数据可取，若继续调用则程序报错
"""

# 斐波那契数列传参
"""
生成器在执行过程中，可以返回值，同样也可以在执行时给它传参。
传参关键字send
因此，可以写两个函数，一个yield返回值，一个send给它发送值
"""
import time

def fib_2(n):
    index = 0
    a = 0
    b = 1
    while index < n:
        c = yield b  # 调用next时悬挂，生成器返回b的同时接收传参，并用c记录先来
        print("-->send:{}".format(c))
        time.sleep(c)
        a, b = b, a+b
        index += 1

# f = fib_2(10)
# print(next(f))
"""
c = yield b 中，b和c不存在赋值关系，
yield b 时程序已给出返回值，=也不能理解为赋值
此处的等号“=” 相当于一个管道，
管道的一端用于返回b(即处理yield b),
管道的另一端用于接收send的传参，并用c记录传过来的值，提供给程序后面利用

仅个人理解，不一定对。。。。。。
"""


# while True:
#     f.send(random.randint(1, 3))
"""
程序在函数内部和外部两边切换执行，
程序首先执行到yield b是，fib_2已返回，切换到函数外部，
不再执行fib_2内部代码，而是执行函数外部的while True；
直到执行到send时，切换到函数内部，继续执行函数内部的代码，
直到执行到函数内部的yield时，又切换到函数外部
循环往复。。。。。
"""

# 协程理解：可以切换的函数，或生成器
# 协程始终在单线程中执行，因此没有资源冲突问题，不需要锁机制

# 使用yield实现一个生产者、消费者模型
import time
def Consumer():
    r = \'\'
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print(\'消费<{}>中...\'.format(n))
        time.sleep(1)
        r = \'200\'

def Producer(c):
    c.send(None)  # 启动生成器，将代码运行至yield这一行，并返回(相当于next调用)
    n = 1
    while n < 6:
        print("生产<{}>中...".format(n))
        time.sleep(1)
        r = c.send(n)  # 给生成器发送值，执行权交给consumer
        print("已消费！status_code:{}\\n".format(r))
        n += 1
    c.close()

c = Consumer()  # 得到一个生成器，由于生成器没有调用，因此没有执行
Producer(c)  # 函数调用，执行到send时，启动生成器consumer(相当于next调用)