本篇文章给大家分享的是有关什么是Python中的协程，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

10多年的天坛街道网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。成都全网营销的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整天坛街道建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。创新互联公司从事“天坛街道网站设计”,“天坛街道网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。

协程

在python GIL之下，同一时刻只能有一个线程在运行，那么对于CPU计算密集的程序来说，线程之间的切换开销就成了拖累，而以I/O为瓶颈的程序正是协程所擅长的：

Python中的协程经历了很长的一段发展历程。其大概经历了如下三个阶段：

1.最初的生成器变形yield/send；

2.引入@asyncio.coroutine和yield from；

3.在最近的Python3.5版本中引入async/await关键字。

（1）从yield说起

先看一段普通的计算斐波那契续列的代码

  def fibs(n):
       res = [0] * n
       index = 0
       a = 0
       b = 1
       while index < n:
          res[index] = b
          a, b = b, a + b
          index += 1
       return res
    
    
    for fib_res in fibs(20):
       print(fib_res)

如果我们仅仅是需要拿到斐波那契序列的第n位，或者仅仅是希望依此产生斐波那契序列，那么上面这种传统方式就会比较耗费内存。

这时，yield就派上用场了。

  def fib(n):
       index = 0
       a = 0
       b = 1
       while index < n:
          yield b
          a, b = b, a + b
          index += 1
    
    for fib_res in fib(20):
       print(fib_res)

当一个函数中包含yield语句时，python会自动将其识别为一个生成器。这时fib(20)并不会真正调用函数体，而是以函数体生成了一个生成器对象实例。

yield在这里可以保留fib函数的计算现场，暂停fib的计算并将b返回。而将fib放入for…in循环中时，每次循环都会调用next(fib(20))，唤醒生成器，执行到下一个yield语句处，直到抛出StopIteration异常。此异常会被for循环捕获，导致跳出循环。

(2) Send来了

从上面的程序中可以看到，目前只有数据从fib(20)中通过yield流向外面的for循环；如果可以向fib(20)发送数据，那不是就可以在Python中实现协程了嘛。

于是，Python中的生成器有了send函数，yield表达式也拥有了返回值。

我们用这个特性，模拟一个慢速斐波那契数列的计算：

    import time
    import random
    
    def stupid_fib(n):
       index = 0
       a = 0
       b = 1
       while index < n:
          sleep_cnt = yield b
          print('let me think {0} secs'.format(sleep_cnt))
          time.sleep(sleep_cnt)
          a, b = b, a + b
          index += 1
    
    
    print('-' * 10 + 'test yield send' + '-' * 10)
    N = 20
    sfib = stupid_fib(N)
    fib_res = next(sfib)
    while True:
       print(fib_res)
       try:
          fib_res = sfib.send(random.uniform(0, 0.5))
       except StopIteration:
          break

python 进行并发编程

在Python 2的时代，高性能的网络编程主要是使用Twisted、Tornado和Gevent这三个库，但是它们的异步代码相互之间既不兼容也不能移植。

asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。

asyncio的编程模型就是一个消息循环。我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用，然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行，就实现了异步IO。

Python的在3.4中引入了协程的概念，可是这个还是以生成器对象为基础。

Python 3.5添加了async和await这两个关键字，分别用来替换asyncio.coroutine和yield from。

python3.5则确定了协程的语法。下面将简单介绍asyncio的使用。实现协程的不仅仅是asyncio，tornado和gevent都实现了类似的功能。

（1）协程定义

用asyncio实现Hello world代码如下：

    import asyncio
    
    @asyncio.coroutine
    def hello():
        print("Hello world!")
        # 异步调用asyncio.sleep(1):
        r = yield from asyncio.sleep(1)
        print("Hello again!")
    
    # 获取EventLoop:
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 执行coroutine
    loop.run_until_complete(hello())
    loop.close()

@asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine类型，然后，我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行。 hello()会首先打印出Hello world!，然后，yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。由于asyncio.sleep()也是一个coroutine，所以线程不会等待asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时，线程就可以从yield from拿到返回值（此处是None），然后接着执行下一行语句。

把asyncio.sleep(1)看成是一个耗时1秒的IO操作，在此期间，主线程并未等待，而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了，因此可以实现并发执行。

我们用Task封装两个coroutine试试：

    import threading
    import asyncio
    
    @asyncio.coroutine
    def hello():
        print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread())
        yield from asyncio.sleep(1)
        print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [hello(), hello()]
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    loop.close()

观察执行过程：

Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
(暂停约1秒)
Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)

由打印的当前线程名称可以看出，两个coroutine是由同一个线程并发执行的。

如果把asyncio.sleep()换成真正的IO操作，则多个coroutine就可以由一个线程并发执行。

asyncio案例实战

我们用asyncio的异步网络连接来获取sina、sohu和163的网站首页：

async_wget.py

      import asyncio
    
    @asyncio.coroutine
    def wget(host):
        print('wget %s...' % host)
        connect = asyncio.open_connection(host, 80)
        reader, writer = yield from connect
        header = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % host
        writer.write(header.encode('utf-8'))
        yield from writer.drain()
        while True:
            line = yield from reader.readline()
            if line == b'\r\n':
                break
            print('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))
        # Ignore the body, close the socket
        writer.close()
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [wget(host) for host in ['www.sina.com.cn', 'www.sohu.com', 'www.163.com']]
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    loop.close()

结果信息如下：

  wget www.sohu.com...
    wget www.sina.com.cn...
    wget www.163.com...
    (等待一段时间)
    (打印出sohu的header)
    www.sohu.com header > HTTP/1.1 200 OK
    www.sohu.com header > Content-Type: text/html
    ...
    (打印出sina的header)
    www.sina.com.cn header > HTTP/1.1 200 OK
    www.sina.com.cn header > Date: Wed, 20 May 2015 04:56:33 GMT
    ...
    (打印出163的header)
    www.163.com header > HTTP/1.0 302 Moved Temporarily
    www.163.com header > Server: cdn Cache Server V2.0
    ...

可见3个连接由一个线程通过coroutine并发完成。

小结

asyncio提供了完善的异步IO支持；

异步操作需要在coroutine中通过yield from完成；

多个coroutine可以封装成一组Task然后并发执行。

以上就是什么是Python中的协程，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

当前标题：什么是Python中的协程
本文链接：http://azwzsj.com/article/jeigse.html