协程详解（二）

了解了协程的基础概念之后，接下来需要了解的是io多路复用了，具体的一些资料在我另外一篇文章专门了解一下

https://www.cnblogs.com/wilken/p/14179903.html

我这里也不讲它的具体的概念，只是讲一下io多路复用selecto具体的使用方法

看下面的伪代码：

 

from selectors import DefaultSelector, EVENT_READ, EVENT_WRITE

sock = socket.socket()

def on_readable():
        data = sock.recv(4096)
        print(data)

selector.register(sock.fileno(), EVENT_READ, on_readable) 

while True：
        events = selector.select()
        for event_key, event_mask in events:
            callback = event_key.data
            callback()

我们分析一下这里的代码：

1. 定义了一个socket

2. 在select里面给socket注册了一个读事件的回调

3. 进行一个死循环，不断的执行

selector.select()

这个的代码的作用是什么呢，当注册在select里面的socket出现了事件中断的话，就马上返回对应的事件；如果没有，就一直阻塞。

在这里是只要是socket的读事件一旦就绪，就马上返回，这里的读事件表现为只要socket收到了数据，就代表我们可以对他进行数据读取了

4. 最后把socket对应的回调取出来，然后执行回调函数

 

所以这里的代码效果就是，不断地去读取socket的数据，然后打印出来

 

 

3.yield 和 yield from

 

我们这里套路的协程是基于python的生成器来展开，最原始的协程就是使用生成器来设计的，而且也是比较简单好懂的方案。

而其中yield和yield from充当了非常重要的一环，所以这里也需要进行讨论一下，一下是参考了其他文章

https://www.jianshu.com/p/9dd355ab4e5d

 

yield

简单的yield实例

 

以前只是粗略的知道yield可以用来为一个函数返回值塞数据，比如下面的例子：

 

def addlist(alist):
    for i in alist:
        yield i + 1

取出alist的每一项，然后把i + 1塞进去。然后通过调用取出每一项：

alist = [1, 2, 3, 4]
for x in addlist(alist):
    print(x)

包含yield的函数

假如你看到某个函数包含了yield，这意味着这个函数已经是一个Generator，它的执行会和其他普通的函数有很多不同。比如下面的简单的函数：

def h():
    print('study yield')
    yield 5
    print('go on!')

h()

可以看到，调用h()之后，print 语句并没有执行！这就是yield。具体的内容后面会越来越清晰，包括yield的工作原理。

 

yield是一个表达式

python 2.5以前，yield是一个语句，我也没有考证，因为早都不用了，现在yield是一个表达式：

m = yield 5

表达式(yield 5)的返回值将赋值给m，所以，m = 5 肯定是错的。

那么如何获取(yield 5)的返回值呢？需要用到send(msg)。

yield工作原理

揭晓yield的工作原理，需要配合next()函数。上面的h()被调用后并没有执行，因为它有yield表达式，通过next()可以恢复Generator执行，直到下一个yield。

def h():
    print('study yield')
    yield 5
    print('go on!')

c = h()
d1 = next(c)  # study yield
d2 = next(c)
"""
study yield
go on!
Traceback (most recent call last):
  File "D:/idea/workspace/pythonSpace/PythonDemo/static/yield_demo.py", line 35, in <module>
    d2 = next(c)
StopIteration
"""

next()被调用后，h()开始执行，直到遇到yield 5

因此输出结果是：study yield

当我们再次调用next()时，会继续执行，直到找到下一个yield。由于后面没有yield了，因此会拋出异常：

study yield
go on!
Traceback (most recent call last):
  File "D:/idea/workspace/pythonSpace/PythonDemo/static/yield_demo.py", line 35, in <module>
    d2 = next(c)
StopIteration

send(msg) 与 next()

了解了next()如何让包含yield的函数执行后，我们再来看另外一个非常重要的函数send(msg)。

其实next()和send()在一定意义上作用是相似的

区别

send()可以传递yield的值

next()只能传递None。

所以next() 和 send(None)作用是一样的。

def s():
    print('study yield')
    m = yield 5
    print(m)
    d = yield 16
    print('go on!')


c = s()
s_d = next(c)  # 相当于send(None)
c.send('Fighting!')  # (yield 5)表达式被赋予了'Fighting!'

输出的结果为：

study yield
Fighting!

注意 生成器刚启动时(第一次调用)，请使用next()语句或是send(None)，不能直接发送一个非None的值，否则会报TypeError，因为没有yield语句来接收这个值。

send(msg) 与 next()的返回值

send(msg) 和 next() 的返回值比较特殊，是下一个yield表达式的参数(yield 5，则返回 5)。

到这里，第一个例子中，通过for i in alist 遍历 Generator，其实是每次都调用了next()，而每次next()的返回值正是yield的参数：

def s():
    print('study yield')
    m = yield 5
    print(m)
    d = yield 16
    print('go on!')


c = s()
s_d1 = next(c)  # 相当于send(None)
s_d2 = c.send('Fighting!')  # (yield 5)表达式被赋予了'Fighting!'
print('My Birth Day:', s_d1, '.', s_d2)

输出结果:

study yield
Fighting!
My Birth Day: 5 . 16

中断Generator

上面的例子中，当没有可执行程序的时候，会抛出一个StopIteration, 开发过程中，中断Generator是一个非常灵活的技巧

throw

通过抛出一个GeneratorExit异常来终止Generator。

close

close的作用和throw是一样的，看它的源码，可以发现，它和raise一球样

def throw(self, type, value=None, traceback=None):
    '''Used to raise an exception inside the generator.'''
    # 用于在生成器中抛出一个异常。
    pass
        
    
def close(self):
    '''Raises new GeneratorExit exception inside the generator to terminate the iteration.'''
    # 在生成器中生成新的GeneratorExit异常来终止迭代。
    pass

其实最后一个中断生成器可以忽略的，在开发过程中，不可避免的要用到这些，但是Python3内部已经做得很好了，一般不太需要手动去做这件事情。

 

 

yield from

上面介绍了yield是基本使用方法，但是上面yield有个问题，就是当生成器最后一次执行的时候，会抛出一个异常,  看个例子

def h():
    print('study yield')
    yield 5
    print('go on!')
    return 6

c = h()
d1 = next(c)  # study yield
d2 = next(c)
"""
study yield
go on!
Traceback (most recent call last):
  File "D:/idea/workspace/pythonSpace/PythonDemo/static/yield_demo.py", line 35, in <module>
    d2 = next(c)
StopIteration
"""
假如我们想要获取生成器的值，就必须要进行捕获异常，然后从异常里面获取生成器的值，例子：
try:
    

    d2 = next(c)

except StopIteration as e: # e.value 就是 return 返回的值 print("return value is", e.value) break

这样就非常不方便了，代码也不好看，有没有更好的方式呢，yield from就能够解决这个问题了，例子：


def a():
    print('study yield')
    yield 5
    print('go on!')
    return 6

def h():
     result=yield from a()
     print(result)

c = h()
d1 = next(c)  # study yield
d2 = next(c)  # go on  以及  6


使用了yield from 获取了生成器a()，a return回来的值可以直接赋值给result，这样就避免了使用异常捕捉这样挫的解决方式，
也提高了代码的可读性。