Python 中由 yield 实现异步操作

 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- def consumer(): r = '' while True: n = yield r print("[Consumer] n = %d" %n) if not n: return print("[Consumer] consuming %s..." %n) r = '200 OK' def produce(c): c.send(None) h = 0 while h <5: h=h + 1 print("[producer] producing %d..." %h) s=c.send(h) consumer return: %s" %s) c.close() c=consumer() #创建一个生成器 produce(c) #在该函数中，调用生成器的send()方法 <pre></div><p><span style="color: #ff00ff"><strong>结合程序运行过程，可分析出：</strong></span></p><p><strong>第一步：</strong></p><p>在produce(c)函数中，调用了c.send(None)启动了生成器，遇到yield暂停；接着执行produce()中接下来的代码，从运行结果看，确实打印出了[Produce] producing 1 … 当程序运行至c.send(h)时，调用生成器并且通过yield传递了参数(h = 1)进入consumer()函数执行。</p><p><strong>第二步：</strong></p><p>yield传递参数（h=1）给consumer()函数中的n,并接着上一次暂停处往下继续执行，打印出[Consumer] n = 1，[Consumer] consuming 1… ；在consumer()函数中此时 r 被赋值为'200 OK',接着循环遇到yield， consumer()函数又暂停并且返回变量 r 的值，此时程序又进入produce(c)函数中接着执行。</p><p><strong>第三步：</strong></p><p>produce(c)函数接着第一步中c.send(h)处，继续往下执行打印出[Producer] consumer return<span style="color:transparent">来源gaodai#ma#com搞*!代#%^码$网</span>: 200 OK，并进行循环，打印[Producer] producing 2… 后，又调用c.send(h) 。。。如此循环回到第一步！</p><p><span style="color: #ff0000"><strong>补充知识：</strong></span><strong>python asyncio模型 事件循环</strong></p><p>异步建立在事件循环上.</p><p>简单来说事件循环:</p><p>1.把要执行的函数放入队列</p><p>2.取出函数,执行</p><p>3.看看还要不要继续放入此函数</p><p>4.继续第一步</p><p><strong>一个简单的例子说明:</strong></p><div class="gaodaimacode"><pre class="prettyprint linenums"> """ 1.yield 挂起当前函数. 2.使用调度器循环 3.使用next唤醒此函数继续执行 """ def f1(): for i in range(3): print('f1 %d'%i) yield def f2(): for i in range(5): print('f2 %d' %i) yield def f3(): for i in range(10): print('f3 %d'%i) yield #模拟一个调度器 task_q = collections.deque((f1(),f2(),f3())) #让调度器调度这些生成器们 while task_q: task = task_q.popleft() #弹出首个生成器 try: next(task)     #执行,如果没有异常证明此生成器还没执行完成,可以继续放入队列中 task_q.append(task) #执行完成后,把任务继续添加到队列中. time.sleep(0.5) except StopIteration as ex: pass