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流畅的python读书笔记-第十六章-携(协)程

wanglu1209 / 3231人阅读

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。

另一个案例
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。

终止协程和异常处理

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。

throw

generator.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。

两种停止方式

exc_coro.throw(ZeroDivisionError)
exc_coro.close()

让协程返回值
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。
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。
使用yield from

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 表达式的生成器函数。

子生成器
  从 yield from 表达式中 部分获取的生成器。这就是 PEP 380 的标题
(“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
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。
总结

这里先不总结 带我把协程 程序加进去

如何使用协程在单个线程中管理并发活动。

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