这篇文章是读者朋友的python协程的学习经验之谈,以下是全部内容:
协程的历史说来话长,要从生成器开始讲起。
如果你看过我之前的文章python奇遇记:迭代器和生成器 ,对生成器的概念应该很了解。生成器节省内存,用的时候才生成结果。
# 生成器表达式 a = (x*x for x in range(10)) # next生成值 next(a()) # 输出0 next(a()) # 输出1 next(a()) # 输出4
与生成器产出数据不同的是,协程在产出数据的同时还可以接收数据,具体来说就是把yield 放在了表达式的右边。我们可以使用.send() 把数据发送给协程函数。
def writer(): print('-> coroutine started') for i in range(8): w = yield print(i+w) w = writer() # 本质还是生成器 > w <generator object writer at 0x000002595BC57468> # 首先要用next()把协程激活 > next(w) -> coroutine started # 发送数据 > w.send(1) 1 # send到第八次之后会抛出异常 # 因为协程已经结束了 --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last)
第一步必须使用next() 激活协程函数,这样才能在下一步使用.send() 发送数据。
可以看到,在第8次接收完数据之后,会产生结束的异常,因为程序流程结束了,这是正常现象。加个异常处理即可。如果需要在两个协程间传递数据呢?
def writer(): while True: w = yield print('', w) def writer_wrapper(coro): # 激活 next(coro) while True: # 异常处理 try: x = yield # 发送数据给writer coro.send(x) except StopIteration: pass w = writer() wrap = writer_wrapper(w) # 激活 next(wrap) for i in range(4): wrap.send(i) # 输出 0 1 2 3
上面的代码中,数据首先传递到writer_wrapper,之后再传递到writer 。
data——>writer_wrapper——>writer
可以这么写,不过,又要预先激活,又要加异常,看起来有点麻烦啊。yield from 的出现可以解决这个问题,同样是传递数据:
def writer(): while True: w = yield print('', w) def writer_wrapper2(coro): yield from coro
一行代码解决问题。
总之,yield from相当于提供了一个通道,使得数据可以在协程之间流转 。writer_wrapper2 中使用yield from coro时,coro此时获得控制权,在我们.send() 数据时,writer_wrapper2 被阻塞,直到writer 打印出结果。
在这个阶段,协程本质上还是由生成器构成的。
即使我们使用yield from 简化了流程,协程和生成器的知识理解起来还是有点懵逼,而且yield from 用在异步编程中有诸多不顺(asyncio以前就是用yield from),于是在3.5版本的python中,弃用了yield from ,新加入了两个关键字async 和await ,同时协程不再是生成器类型,而是原生的协程类型。
现在我们定义一个协程要像下面这样:
async def func(): await 'some code'
不用于异步的协程该怎么用,我还不知道。所以,协程的介绍到这里就结束啦。感谢你对的支持。
python,协程
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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