摘要:协程其实就是一个可中途中断,由外部来控制执行进程的函数。这些第三方的选择的共同特点是协程的都是隐式的。这就是显示控制和隐式控制的区别。本文讨论的协程就是这一种,后面会逐渐展开到如何利用这种显示控制的协程来解决阻塞和流程阻塞的问题。
Python官方的实现里,协程只有generator这一招。协程其实就是一个可中途中断,由外部来控制执行进程的函数。除了官方的generator,还有很多第三方的实现可以选择。常见的第三方选择有:
Greenlet,基于Python的常规版本(CPython)的C扩展实现
Stackless Python,是一个修改版本的Python解释器,支持tasklet api
Pypy,是一个修改版本的Python解释器,支持continulet api。它还基于此实现了模拟Greenlet和Stackless的上层api。
这些第三方的选择的共同特点是协程的都是隐式的。比如,使用基于Greenlet的gevent,调用http api的时候,可能代码写起来是这样的
urllib2.urlopen("http://www.google.com")
表面上看上去就是一个普通的函数调用,但是内部可能是
urlopen => http call => tcp socket open => create socket, register fd on event loop
最终在最内层,把当前的协程的控制权交出去了,让event loop去回调当前的协程。也就是说urlopen这个函数调用可能导致当前执行的协程发生变化,而作为调用方可能根本不知情,除非你了解urlopen内层的所有实现,这就叫隐式的。
反观generator,只要当前的语句没有关键字“yield”,你就可以非常放心的认为当前这句话不会跳出当前协程,而会连续地执行下去。这个是一个优点,可以让代码变得更好理解,更不容易出因为执行顺序不同修改共享状态造成bug。但也是一个缺点,传统的没有yield的代码是无法“自动”地“魔法般”地享受一些一步框架可能带来的好处。比如说:
def process(): for i in sub_process(): yield i def sub_process(): yield 1 yield 2 yield 3 print(list(process()))
process不会因为调用了sub_process(),而sub_process()内又有yield就会自动交出当前协程的执行权,不会的。process如果想要交出执行权,必须自己再次yield。这就是显示控制和隐式控制的区别。本文讨论的协程就是generator这一种,后面会逐渐展开到如何利用这种显示控制的协程来解决I/O阻塞和流程阻塞的logic locality问题。
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