python 如何引入协程和原理分析

Python 引入协程的方式有两种：使用生成器（generator）和使用定制的特殊函数（async/await）。

引入协程的两种方式

生成器

在 Python 2.5 中，Python 引入了 yield 关键字，让 Python 的生成器（generator）可以用于协程。生成器是一种可以从中退出并在稍后重新进入的函数。

以下示例使用 yield 关键字来实现协程：

def coroutine():
    while True:
        x = yield
        # 处理 x

在这个示例中，coroutine() 函数是一个生成器，当调用该函数时会返回一个迭代器对象。如果真正调用 next() 或 send() 方法，那么执行到 yield 语句时会暂停函数的执行并返回到函数调用者，等待下一次的调用。

例如，以下代码展示了一种使用生成器的协程：

def process_requests(queue):
    while True:
        request = yield
        # 处理 request

queue = []

p = process_requests(queue)  # 创建协程
next(p)  # 启动协程，执行到第一个 yield

for i in range(5):
    request = i
    p.send(request)  # 推送请求到协程 queue 中

在这个示例中，p 是一个生成器对象，它被启动，并在循环中接收请求。每个请求都传递到 process_requests 协程中，并被添加到 queue 中。

async/await

Python 3.5 引入了 async/await 关键字，使得协程的使用更简便。async 用于定义一个协程，而 await 用于暂停协程，等待异步操作完成并返回结果。

以下示例使用 async/await 关键字实现协程：

async def coroutine():
    while True:
        x = await asyncio.sleep(1)
        # 处理 x

在这个示例中，定义了一个协程 coroutine()。当 coroutine() 函数在 await 表达式处被暂停时，Python 会切换到另一个协程并执行，等待异步操作完成后再回到 coroutine() 并恢复执行。

例如，以下代码展示了一种使用 async/await 的协程：

async def process_requests(queue):
    while True:
        request = await queue.get()
        # 处理 request

asyncio.run(process_requests(queue))

在这个示例中，asyncio.run() 是一个运行协程的函数，该协程从队列 queue 中获取请求并处理它们。

协程的原理

协程的实现依赖于操作系统的线程，它们避免了线程切换时的开销。在 Python 中，协程的实现依赖于生成器或者定制的特殊函数。当协程遇到 IO 操作或者等待某个事件时，它会暂停执行并等待结果。这时，Python 解释器会自动切换到其他协程继续执行。

在 Python 3.4 中，Python 引入了 asyncio 模块，用于协程的实现。它提供了事件循环（event loop）和方法来创建、调度和取消协程。

以下示例是在 asyncio 模块中实现协程的示例：

import asyncio

async def coroutine():
    while True:
        x = await asyncio.sleep(1)
        # 处理 x

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine())

协程的引入让多任务编程变得更加方便和高效。在 Python 中，协程已经成为了一种非常流行的编程模式，得到了广泛的应用。