Python笔记_第四篇_高阶编程_进程、线程、协程_4.协程
1.协程的概念:
子程序或者子函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,再B执行的过程中又可以调用C,C执行完毕返回,B执行返回,最后是A执行完毕返回。是通过栈来实现的,一个线程就是执行一个自称,自称调用时一个入口,一次返回,调用的顺序是明确的。
代码:
def C():
print("C--Start")
print("C--end") def B():
print("B--Start")
C()
print("B--end") def A():
print("A--Start")
B()
print("A--end") A() # A--Start
# B--Start
# C--Start
# C--end
# B--end
# A--end
协程:看上去也是子程序,但是在执行过程中,在子程序内部可以中断。中断然后转而执行别的子程序,而不函数调用。
协程与线程相比,协程的执行效率极高,因为只有一个线程,也不存在同时写变量的冲突,在协程中通向资源不加锁,只需要判断状态就可以了。比如如下的代码,可以如何处理?
def A():
print()
print()
print() def B():
print("x")
print("y")
print("z") # 执行这个结果而不用A调用B
# x y z
# 看起来A、B执行过程有点儿像线程,但协程特点在于是一个线程执行
2. 建立一个简单的协程:
协程是通过generator来实现的。
先上代码:
def run():
print()
yield
print()
yield
print()
yield # 协程的最简单风格,控制函数的阶段执行,节约线程或者进程的切换。
# 返回值是一个生成器。
m = run()
print(next(m))
说明:其实我们这里使用了一个生成器的概念。触发一个生成器,让生成器不断去执行。
说明:yield = return,这两个的字面意思是一样的,但是yield的返回不是直接返回,而是等待用户操作,让其返回到么偶一个位置。
3. 数据传输:
代码:
def run():
# 空变量,存储的作用data始终未空
data = "" r = yield data
# r = a
print(,r,data) r = yield data
# r= b
print(,r,data) r = yield data
# r = c
print(,r,data) r = yield data m = run() # 等于制作了一个生成器
# 启动m
print(m.send(None))
print(m.send("a"))
print(m.send("b"))
print(m.send("c")) # 注意这里是一个空值打印
# a
#
# b
#
# c
说明1:.send()是发送信息给生成器。
说明2:运行过程如下:(注意我们要把yield看做return就好理解了)
第一步:先给函数发送一个None空值,接到到空值之后,yield返回data的空值给r,打印空。
第二部分:我们给data发送一个“a”,然后yield返回data的“a”值给r,打印1,“a”
后面类似。
举例:我们用一个函数的形式把生成器传递给参数。
def producer(c):
c.send(None)
for i in range():
print("生产者产生数据%d" %i)
r = c.send(str(i))
print("消费者消费了数据%s" %r)
c.close() def customer():
data = ""
while True:
n = yield data
if not n:
return
print("消费者消费了%s" % n)
data = "" c = customer()
producer(c)
# 生产者产生数据0
# 消费者消费了0
# 消费者消费了数据200
# 生产者产生数据1
# 消费者消费了1
# 消费者消费了数据200
# 生产者产生数据2
# 消费者消费了2
# 消费者消费了数据200
# 生产者产生数据3
# 消费者消费了3
# 消费者消费了数据200
# 生产者产生数据4
# 消费者消费了4
# 消费者消费了数据200
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