摘要:当前状态可以使用函数确定,该函数会返回下述字符串中的一个。解释器正在执行。打印消息,然后协程终止,导致生成器对象抛出异常。实例运行完毕后,返回的值绑定到上。
协程
协程可以身处四个状态中的一个。
当前状态可以使用inspect.getgeneratorstate(...) 函数确定,该函数会返回下述字符串中的一个。
"GEN_CREATED"
等待开始执行。
"GEN_RUNNING"
解释器正在执行。
"GEN_SUSPENDED"
在 yield 表达式处暂停。
"GEN_CLOSED"
执行结束。
def simple_coro2(a): print("-> Started: a =", a) b = yield a #等着赋值b 把a甩出去 print("-> Received: b =", b) c = yield a + b print("-> Received: c =", c) my_coro_2 = simple_coro2(14) from inspect import getgeneratorstate print(getgeneratorstate(my_coro_2)) print(next(my_coro_2)) getgeneratorstate(my_coro_2) print(my_coro_2.send(28)) # 没有yield 出来 所以没有返回值 print(my_coro_2.send(99)) getgeneratorstate(my_coro_2)
getgeneratorstate 函数指明,处于 GEN_SUSPENDED 状态(即协程在 yield 表达式处暂停)。
❺ 把数字 99 发给暂停的协程;计算 yield 表达式,得到 99,然后把那个数绑定给 c。
打印 -> Received: c = 99 消息,然后协程终止,导致生成器对象抛出
StopIteration 异常。
def averager(): total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield average total += term count += 1 average = total / count coro_avg = averager() print(next(coro_avg)) print(coro_avg.send(10)) print(coro_avg.send(15)) print(coro_avg.send(20))
调用 next 函数,预激协程。
➊ 这个无限循环表明,只要调用方不断把值发给这个协程,它就会一直接收值,然后生
成结果。仅当调用方在协程上调用 .close() 方法,或者没有对协程的引用而被垃圾回收
程序回收时,这个协程才会终止。
➋ 这里的 yield 表达式用于暂停执行协程,把结果发给调用方;还用于接收调用方后面
发给协程的值,恢复无限循环。
发送某个哨符值,让协程退出。
内置的 None 和Ellipsis 等常量经常用作哨符值。
Ellipsis 的优点是,数据流中不太常有这个值。
throwgenerator.throw(exc_type[, exc_value[, traceback]])
致使生成器在暂停的 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 generator.throw方法得到的返回值。
generator.close()致使生成器在暂停的 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(通常是指运行到结尾),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。
exc_coro.throw(ZeroDivisionError)
exc_coro.close()
from collections import namedtuple Result = namedtuple("Result", "count average") def averager(): total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield if term is None: break total += term count += 1 average = total / count return Result(count, average) coro_avg = averager() next(coro_avg) coro_avg.send(30) coro_avg.send(6.5) try: coro_avg.send(None) except StopIteration as exc: result = exc.value print(result)
捕获 StopIteration 异常,获取 averager 返回的值
yield from 结构会在内部自动捕获 StopIteration 异常。使用yield from
这种处理方式与 for 循环处理 StopIteration 异常的方式一样:循环机制使用用户易于理解的方式处理异常。
对 yield from 结构来说,解释器不仅会捕获 StopIteration 异常,还会把value 属性的值变成 yield from 表达式的值。
yield from 结构唯一的作用是替代产出值的嵌套 for 循环, 这句话不对
yield from 的主要功能是打开双向通道,把最外层的调用方与最内层的子生成器连接起来,
这样二者可以直接发送和产出值,还可以直接传入异常,
而不用在位于中间的协程中添加大量处理异常的样板代码。
有了这个结构,协程可以通过以前不可能的方式委托职责。
案例委派生成器
包含 yield from
子生成器
从 yield from 表达式中
(“Syntax for Delegating to a Subgenerator”)中所说的“子生成器”(subgenerator)。
调用方
PEP 380 使用“调用方”这个术语指代调用委派生成器的客户端代码。在不同的语境
中,我会使用“客户端”代替“调用方”,以此与委派生成器(也是调用方,因为它调用了子
生成器)区分开。
不使用yield from
from collections import namedtuple Result = namedtuple("Result", "count average") # 子生成器 def averager(): # ➊ total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield # ➋ if term is None: # ➌ break total += term count += 1 average = total / count return Result(count, average) # ➍ data = { "girls;kg": [40.9, 38.5, 44.3, 42.2, 45.2, 41.7, 44.5, 38.0, 40.6, 44.5], "girls;m": [1.6, 1.51, 1.4, 1.3, 1.41, 1.39, 1.33, 1.46, 1.45, 1.43], "boys;kg": [39.0, 40.8, 43.2, 40.8, 43.1, 38.6, 41.4, 40.6, 36.3], "boys;m": [1.38, 1.5, 1.32, 1.25, 1.37, 1.48, 1.25, 1.49, 1.46], } def main(data): result = {} for key, values in data.items(): coro_avg = averager() next(coro_avg) for value in values: coro_avg.send(value) try: coro_avg.send(None) except StopIteration as exc: result[key] = exc.value print(result) if __name__ == "__main__": main(data)
这里的try: catch stop异常要一直存在
用yiled from 及委派生成器作用
from collections import namedtuple Result = namedtuple("Result", "count average") # 子生成器 def averager(): # ➊ total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield # ➋ if term is None: # ➌ break total += term count += 1 average = total / count return Result(count, average) # ➍ data = { "girls;kg": [40.9, 38.5, 44.3, 42.2, 45.2, 41.7, 44.5, 38.0, 40.6, 44.5], "girls;m": [1.6, 1.51, 1.4, 1.3, 1.41, 1.39, 1.33, 1.46, 1.45, 1.43], "boys;kg": [39.0, 40.8, 43.2, 40.8, 43.1, 38.6, 41.4, 40.6, 36.3], "boys;m": [1.38, 1.5, 1.32, 1.25, 1.37, 1.48, 1.25, 1.49, 1.46], } def grouper(results): while True: res_obj = yield from averager() results.append(res_obj) def main(data): results = [] for key, values in data.items(): coro_avg = grouper(results) next(coro_avg) for value in values: coro_avg.send(value) # 这个None是停止返回 哨兵 coro_avg.send(None) print(results) # report(result) # 输出报告 def report(results): for key, result in sorted(results.items()): group, unit = key.split(";") print("{:2} {:5} averaging {:.2f}{}".format( result.count, group, result.average, unit)) if __name__ == "__main__": main(data)
官方的案例
from collections import namedtuple Result = namedtuple("Result", "count average") # 子生成器 def averager(): # ➊ total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield # ➋ if term is None: # ➌ break total += term count += 1 average = total / count return Result(count, average) # ➍ # 委派生成器 def grouper(results, key): # ➎ while True: # ➏ results[key] = yield from averager() # ➐ # 客户端代码,即调用方 def main(data): # ➑ results = {} for key, values in data.items(): group = grouper(results, key) # ➒ next(group) # ➓ for value in values: group.send(value) # ⓫ group.send(None) # 重要! #⓬ print(results) # 如果要调试,去掉注释 # report(results) # 输出报告 def report(results): for key, result in sorted(results.items()): group, unit = key.split(";") print("{:2} {:5} averaging {:.2f}{}".format( result.count, group, result.average, unit)) data = { "girls;kg": [40.9, 38.5, 44.3, 42.2, 45.2, 41.7, 44.5, 38.0, 40.6, 44.5], "girls;m": [1.6, 1.51, 1.4, 1.3, 1.41, 1.39, 1.33, 1.46, 1.45, 1.43], "boys;kg": [39.0, 40.8, 43.2, 40.8, 43.1, 38.6, 41.4, 40.6, 36.3], "boys;m": [1.38, 1.5, 1.32, 1.25, 1.37, 1.48, 1.25, 1.49, 1.46], } if __name__ == "__main__": main(data)
❸ 至关重要的终止条件。如果不这么做,使用 yield from 调用这个协程的生成器会永
远阻塞。
❹ 返回的 Result 会成为 grouper 函数中 yield from 表达式的值
❻ 这个循环每次迭代时会新建一个 averager 实例;每个实例都是作为协程使用的生成
器对象。
❼ grouper 发送的每个值都会经由 yield from 处理,通过管道传给 averager 实
例。grouper 会在 yield from 表达式处暂停,等待 averager 实例处理客户端发来的
值。averager 实例运行完毕后,返回的值绑定到 results[key] 上。while 循环会不断
创建 averager 实例,处理更多的值。
yield from 结构会在内部自动捕获 StopIteration 异常。这种处理方总结
式与 for 循环处理 StopIteration 异常的方式一样:循环机制使用用户易于理解的方式
处理异常。对 yield from 结构来说,解释器不仅会捕获 StopIteration 异常,还会把
value 属性的值变成 yield from 表达式的值。
这里先不总结 带我把协程 程序加进去
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