深入理解协程（二）：yield from实现异步协程

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深入理解协程分为三部分进行讲解：

• 协程的引入
• yield from实现异步协程
• async/await实现异步协程

本篇为深入理解协程系列文章的第二篇。

yield from

yield from是Python3.3（PEP 380）引入的新语法。主要用于解决在生成器中不方便使用生成器的问题。主要有两个功能。

第一个功能：让嵌套生成器不必再通过循环迭代yield，而可以直接使用yield from。

看一段代码：

titles = ['Python', 'Java', 'C++']
def func1(titles):
    yield titles

def func2(titles):
    yield from titles

for title in func1(titles):
    print(title)

for title in func2(titles):
    print(title)

# 输出结果
['Python', 'Java', 'C++']
Python
Java
C++

yield返回的完整的titles列表，而yield from返回的是列表中的具体元素。yield from可以看作是for title in titles: yield title的缩写。这样就可以用yield from减少了一次循环。

第二个功能：打开双向通道，把最外层给调用方与最内层的子生成器链接起来，二者可以直接通信。

第二个功能听起来就让人头大。我们再举一个例子进行说明：

【举个例子】：通过生成器实现整数相加，通过send()函数想生成器中传入要相加的数字，最后传入None结束相加。total保存结果。

def generator_1():		# 子生成器
    total = 0
    while True:
        x = yield		# 解释4
        print(f'+ {x}')
        if not x:
            break
        total += x
    return total		# 解释5

def generator_2():		# 委托生成器
    while True:
        total = yield from generator_1()	# 解释3
        print(f'total: {total}')

if __name__ == '__main__':		# 调用方
    g2 = generator_2()		# 解释1
    g2.send(None)			# 解释2
    g2.send(2)				# 解释6
    g2.send(3)
    g2.send(None)			# 解释7

# 输出结果
+ 2
+ 3
+ None
total: 5

说明：

解释1：g2是调用generator_2()得到的生成器对象，作为协程使用。

解释2：预激活协程g2。

解释3：generator_2接收的值都会经过yield from处理，通过管道传入generator_1实例。generator_2会在yield from处暂停，等待generator_1实例传回的值赋值给total。

解释4：调用方传入的值都会传到这里。

解释5：此处返回的total正是generator_2()中解释3处等待返回的值。

解释6：传入2进行计算。

解释7：在计算的结尾传入None，跳出generator_1()的循环，结束计算。

说到这里，相信看过《深入理解协程（一）：协程的引入》的朋友应该就容易理解上面这段代码的运行流程了。

借助上面例子，说明一下随yield from一起引入的3个概念：

• 子生成器

  从yield from获取任务并完成具体实现的生成器。

• 委派生成器

  包含有 yield from表达式的生成器函数。负责给子生成器委派任务。

• 调用方

  指调用委派生成器的客户端代码。

在每次调用send(value)时，value不是传递给委派生成器，而是借助yield from将value传递给了子生成器的yield。

结合asyncio实现异步协程

asyncio是Python 3.4 试验性引入的异步I/O框架（PEP 3156），提供了基于协程做异步I/O编写单线程并发代码的基础设施。其核心组件有事件循环（Event Loop）、协程(Coroutine）、任务(Task)、未来对象(Future)以及其他一些扩充和辅助性质的模块。

在引入asyncio的时候，还提供了一个装饰器@asyncio.coroutine用于装饰使用了yield from的函数，以标记其为协程。

在实现异步协程之前，我们先看一个同步的案例：

import time
def taskIO_1():
    print('开始运行IO任务1...')
    time.sleep(2)  # 假设该任务耗时2s
    print('IO任务1已完成，耗时2s')
def taskIO_2():
    print('开始运行IO任务2...')
    time.sleep(3)  # 假设该任务耗时3s
    print('IO任务2已完成，耗时3s')

start = time.time()
taskIO_1()
taskIO_2()
print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time()-start))
# 输出结果
开始运行IO任务1...
IO任务1已完成，耗时2s
开始运行IO任务2...
IO任务2已完成，耗时3s
所有IO任务总耗时5.00094秒

可以看到，使用同步的方式实现多个IO任务的时间是分别执行这两个IO任务时间的总和。

下面我们使用yield from与asyncio将上面的同步代码改成异步的。修改结果如下：

import time
import asyncio

@asyncio.coroutine # 解释1
def taskIO_1():
    print('开始运行IO任务1...')
    yield from asyncio.sleep(2)  # 解释2
    print('IO任务1已完成，耗时2s')
    return taskIO_1.__name__

@asyncio.coroutine
def taskIO_2():
    print('开始运行IO任务2...')
    yield from asyncio.sleep(3)  # 假设该任务耗时3s
    print('IO任务2已完成，耗时3s')
    return taskIO_2.__name__

@asyncio.coroutine
def main(): # 调用方
    tasks = [taskIO_1(), taskIO_2()]  # 把所有任务添加到task中
    done,pending = yield from asyncio.wait(tasks) # 子生成器
    for r in done: # done和pending都是一个任务，所以返回结果需要逐个调用result()
        print('协程无序返回值：'+r.result())

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    loop = asyncio.get_event_loop() # 创建一个事件循环对象loop
    try:
        loop.run_until_complete(main()) # 完成事件循环，直到最后一个任务结束
    finally:
        loop.close() # 结束事件循环
    print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time()-start))

# 输出结果
开始运行IO任务2...
开始运行IO任务1...
IO任务1已完成，耗时2s
IO任务2已完成，耗时3s
协程无序返回值：taskIO_1
协程无序返回值：taskIO_2
所有IO任务总耗时3.00303秒

说明：

解释1：@asyncio.coroutine装饰器是协程函数的标志，我们需要在每一个任务函数前加这个装饰器，并在函数中使用yield from。

解释2：此处假设该任务运行需要2秒，此处使用异步等待2秒asyncio.sleep(2)，而非同步等待time.sleep(2)。

执行过程：

1. 先通过get_event_loop()获取了一个标准事件循环loop(因为是一个，所以协程是单线程)
2. 然后，我们通过run_until_complete(main())来运行协程(此处把调用方协程main()作为参数，调用方负责调用其他委托生成器)，run_until_complete的特点就像该函数的名字，直到循环事件的所有事件都处理完才能完整结束.
3. 进入调用方协程，我们把多个任务[taskIO_1()和taskIO_2()]放到一个task列表中，可理解为打包任务。
4. 我们使用asyncio.wait(tasks)来获取一个awaitable objects即可等待对象的集合，通过yield from返回一个包含(done, pending)的元组，done表示已完成的任务列表，pending表示未完成的任务列表。
5. 因为done里面有我们需要的返回结果，但它目前还是个任务列表，所以要取出返回的结果值，我们遍历它并逐个调用result()取出结果即可。
6. 最后我们通过loop.close()关闭事件循环。

可见，通过使用协程，极大提高了多任务的执行效率，程序最后消耗的时间是任务队列中耗时最多时间任务的时长。

总结

本篇讲述了：

• yield from如何实现协程
• 如何结合asyncio实现异步协程

虽然有了yield from的存在，让协程实现比之前容易了，但是这种异步协程的实现方式，并不是很pythonic。现在已经不推荐使用了。下篇将与您分享更加完善的Python异步实现方式——async/await实现异步协程。

参考

Python异步IO之协程(一):从yield from到async的使用

关注公众号西加加先生一起玩转Python。