协程定义说的清楚明了的文章不是很多,手头上有几本Python相关的书籍,其中流畅的Python一书中解释协程的定义是我认为最简单明了的。
乍看生成器和协程长的可真象,因为都用到了yield关键字,那么问题来了,如何区分二者?
def cd(n):
print("Counting down from %s" % n)
while n > 0:
yield n
n -= 1
c = cd(10)
next(c)
for i in c :
print(i,end=' ')
上边是一个典型的生成器函数,我们稍加变化使之成为协程。
def cd1():
n = yield
while n > 0:
print("Counting down from %s" % n)
n -= 1
c1 = cd1()
next(c1)
c1.send(10)
#运行到这里应该抛出一个异常
生成器和协程的不同有没有看出来?很明显的有两处:
通过运行结果我们可以到最后抛出了一个异常StopIteration
,结束了这个协程。我们可以考虑一下:用装饰器省略掉next()这步,然后捕获抛出的异常,优雅的关闭掉协程函数。
from functools import wraps
def coroutine(func):
@wraps(func)
def primer(*args, **kwargs):
gen = func(*args,**kwargs)
next(gen)
return gen
return primer
@coroutine
def cd2():
n = yield
while n > 0:
print("Counting down from %s" % n)
n -= 1
try:
cd2().send(10)
except Exception as e:
print('协程任务终止')
带上了装饰器,就更简便一些了,最后捕获异常,就可以优雅的结束这个协程了。
我们想用生成器(协程)作为系统线程的替代方案来实现并发。协程有时也称为用户级线程或绿色线程。————引自《Python Cookbook》 这里的协程用到了asyncio模块,利用asyncio模块实现了一个协程的并发。关于asyncio的实现原理,稍后再研究一下。
import asyncio
import time
import threading
def tn(func):
'''定义一个程序运行时间计算函数'''
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time() # 起始时间
func(*args, **kwargs) # 要执行的函数
end = time.time() # 结束时间
print('程序运行时间:{:.2f}ms'.format((end-start)))
return wrapper
def loop1(tname):
print(tname+"循环loop1打印时间======" + time.ctime())
time.sleep(1)
# @asyncio.coroutine
async def loop2(tname):# async等同于@asyncio.coroutine
print(tname+"循环loop1打印时间======" + time.ctime())
# yield from asyncio.sleep(1)
await asyncio.sleep(1) # 等同于yield from
@asyncio.coroutine
def loop3(tname):# async等同于@asyncio.coroutine
print(tname+"循环loop1打印时间======" + time.ctime())
yield from asyncio.sleep(1)
# await asyncio.sleep(1) # 等同于yield from
@tn
def main():
print('多线程任务开始执行=====')
threads = []#定义一个线程队列
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=loop1, args=("thread"+str(i),))
threads.append(t)
for i in range(5):
threads[i].start()
for i in range(5):
threads[i].join()
#协程并发测试
print('协程并发测试开始======')
loop = asyncio.get_event_loop()# 获取一个event_loop
#任务列表
tasks = [
asyncio.ensure_future(loop2('11111')),
asyncio.ensure_future(loop2('22222')),
asyncio.ensure_future(loop2('33333')),
asyncio.ensure_future(loop3('44444')),#loop3
asyncio.ensure_future(loop3('55555'))]#loop3
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
if __name__ == '__main__':
main()
上边这组代码稍稍有点乱,可能你需要认真的理下思绪,对比一下结果,你会发现虽然后边执行的代码没有利用多线程,但打印结果上的时间和多线程的执行结果是一样的。 这就是协程的魅力所在,一条线程搞定多线程任务。