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    • 关于generator异步编程的理解以及如何动手写 python异步有哪些方式

    python generator\u662f\u4ec0\u4e48\u7c7b\u578b

    generator\u662f\u4e00\u79cd\u7279\u6b8a\u7684\u51fd\u6570\uff0c\u548c\u4e00\u822c\u7684\u51fd\u6570\u4e0d\u540c\uff1a
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    def generator(): yield "a" yield "b" yield "c"for i in generator(): print(i);

    yield\u76f8\u5f53\u4e8ereturn\uff0c\u4ed6\u5c06\u76f8\u5e94\u7684\u503c\u8fd4\u56de\u7ed9\u8c03\u7528next()\u6216\u8005send()\u7684\u8c03\u7528\u8005\uff0c\u4ece\u800c\u4ea4\u51fa\u4e86CPU\u4f7f\u7528\u6743\uff0c\u800c\u5f53\u8c03\u7528\u8005\u518d\u6b21\u8c03\u7528next()\u6216\u8005send()\u7684\u65f6\u5019\uff0c\u53c8\u4f1a\u8fd4\u56de\u5230yield\u4e2d\u65ad\u7684\u5730\u65b9\uff0c\u5982\u679csend\u6709\u53c2\u6570\uff0c\u8fd8\u4f1a\u5c06\u53c2\u6570\u8fd4\u56de\u7ed9yield\u8d4b\u503c\u7684\u53d8\u91cf,\u5982\u679c\u6ca1\u6709\u5c31\u548cnext\uff08\uff09\u4e00\u6837\u8d4b\u503c\u4e3aNone\u3002\u4f46\u662f\u8fd9\u91cc\u4f1a\u9047\u5230\u4e00\u4e2a\u95ee\u9898\uff0c\u5c31\u662f\u5d4c\u5957\u4f7f\u7528generator\u65f6\u5916\u5c42\u7684generator\u9700\u8981\u5199\u5927\u91cf\u4ee3\u7801\uff0c\u770b\u5982\u4e0b\u793a\u4f8b\uff1a \u6ce8\u610f\u4ee5\u4e0b\u4ee3\u7801\u5747\u5728Python3.6\u4e0a\u8fd0\u884c\u8c03\u8bd5
    #!/usr/bin/env python# encoding:utf-8def inner_generator():i = 0while True:i = yield i if i > 10: raise StopIterationdef outer_generator():print("do something before yield")from_inner = 0from_outer = 1g = inner_generator()g.send(None) while 1: try:from_inner = g.send(from_outer)from_outer = yield from_inner except StopIteration: breakdef main():g = outer_generator()g.send(None)i = 0while 1: try:i = g.send(i + 1)print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':main()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041
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    yield from
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    def inner_generator():i = 0while True:i = yield i if i > 10: raise StopIterationdef outer_generator():print("do something before coroutine start") yield from inner_generator()def main():g = outer_generator()g.send(None)i = 0while 1: try:i = g.send(i + 1)print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':main()1234567891011121314151617181920212223242526
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    do something before coroutine start123456789101234567891011
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    \u534f\u7a0bcoroutine
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    import asyncio# Borrowed from http://curio.readthedocs.org/en/latest/[email protected] countdown(number, n):while n > 0:print('T-minus', n, '({})'.format(number)) yield from asyncio.sleep(1)n -= 1loop = asyncio.get_event_loop()tasks = [asyncio.ensure_future(countdown("A", 2)),asyncio.ensure_future(countdown("B", 3))]loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))loop.close()12345678910111213141516
    \u793a\u4f8b\u663e\u793a\u4e86\u5728Python3.4\u5f15\u5165\u4e24\u4e2a\u91cd\u8981\u6982\u5ff5\u534f\u7a0b\u548c\u4e8b\u4ef6\u5faa\u73af\uff0c \u901a\u8fc7\u4fee\u9970\[email protected]\u5b9a\u4e49\u4e86\u4e00\u4e2a\u534f\u7a0b\uff0c\u800c\u901a\u8fc7event loop\u6765\u6267\u884ctasks\u4e2d\u6240\u6709\u7684\u534f\u7a0b\u4efb\u52a1\u3002\u4e4b\u540e\u5728Python3.5\u5f15\u5165\u4e86\u65b0\u7684async & await\u8bed\u6cd5\uff0c\u4ece\u800c\u6709\u4e86\u539f\u751f\u534f\u7a0b\u7684\u6982\u5ff5\u3002
    async & await
    \u5728Python3.5\u4e2d\uff0c\u5f15\u5165\u4e86aync&await \u8bed\u6cd5\u7ed3\u6784\uff0c\u901a\u8fc7\u201daync def\u201d\u53ef\u4ee5\u5b9a\u4e49\u4e00\u4e2a\u534f\u7a0b\u4ee3\u7801\u7247\u6bb5\uff0c\u4f5c\u7528\u7c7b\u4f3c\u4e8ePython3.4\u4e2d\[email protected]\u4fee\u9970\u7b26\uff0c\u800cawait\u5219\u76f8\u5f53\u4e8e\u201dyield from\u201d\u3002
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    #!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport timeasync def wait_download(url):response = await requets.get(url)print("get {} response complete.".format(url))async def main():start = time.time()await asyncio.wait([wait_download("http://www.163.com"),wait_download("http://www.mi.com"),wait_download("http://www.google.com")])end = time.time()print("Complete in {} seconds".format(end - start))loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())12345678910111213141516171819202122232425
    \u8fd9\u91cc\u4f1a\u6536\u5230\u8fd9\u6837\u7684\u62a5\u9519\uff1a
    Task exception was never retrievedfuture: exception=TypeError("object Response can't be used in 'await' expression",)>Traceback (most recent call last):File "asynctest.py", line 10, in wait_downloaddata = await requests.get(url)TypeError: object Response can't be used in 'await' expression123456
    \u8fd9\u662f\u7531\u4e8erequests.get()\u51fd\u6570\u8fd4\u56de\u7684Response\u5bf9\u8c61\u4e0d\u80fd\u7528\u4e8eawait\u8868\u8fbe\u5f0f\uff0c\u53ef\u662f\u5982\u679c\u4e0d\u80fd\u7528\u4e8eawait\uff0c\u8fd8\u600e\u4e48\u6837\u6765\u5b9e\u73b0\u5f02\u6b65\u5462\uff1f \u539f\u6765Python\u7684await\u8868\u8fbe\u5f0f\u662f\u7c7b\u4f3c\u4e8e\u201dyield from\u201d\u7684\u4e1c\u897f\uff0c\u4f46\u662fawait\u4f1a\u53bb\u505a\u53c2\u6570\u68c0\u67e5\uff0c\u5b83\u8981\u6c42await\u8868\u8fbe\u5f0f\u4e2d\u7684\u5bf9\u8c61\u5fc5\u987b\u662fawaitable\u7684\uff0c\u90a3\u5565\u662fawaitable\u5462\uff1f awaitable\u5bf9\u8c61\u5fc5\u987b\u6ee1\u8db3\u5982\u4e0b\u6761\u4ef6\u4e2d\u5176\u4e2d\u4e4b\u4e00\uff1a
    1\u3001A native coroutine object returned from a native coroutine function .
    \u539f\u751f\u534f\u7a0b\u5bf9\u8c61
    2\u3001A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine() .
    types.coroutine()\u4fee\u9970\u7684\u57fa\u4e8e\u751f\u6210\u5668\u7684\u534f\u7a0b\u5bf9\u8c61\uff0c\u6ce8\u610f\u4e0d\u662fPython3.4\u4e2dasyncio.coroutine
    3\u3001An object with an await method returning an iterator.
    \u5b9e\u73b0\u4e86await method\uff0c\u5e76\u5728\u5176\u4e2d\u8fd4\u56de\u4e86iterator\u7684\u5bf9\u8c61
    \u6839\u636e\u8fd9\u4e9b\u6761\u4ef6\u5b9a\u4e49\uff0c\u6211\u4eec\u53ef\u4ee5\u4fee\u6539\u4ee3\u7801\u5982\u4e0b\uff1a
    #!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport timeasync def download(url): # \u901a\u8fc7async def\u5b9a\u4e49\u7684\u51fd\u6570\u662f\u539f\u751f\u7684\u534f\u7a0b\u5bf9\u8c61response = requests.get(url)print(response.text)async def wait_download(url):await download(url) # \u8fd9\u91ccdownload(url)\u5c31\u662f\u4e00\u4e2a\u539f\u751f\u7684\u534f\u7a0b\u5bf9\u8c61print("get {} data complete.".format(url))async def main():start = time.time()await asyncio.wait([wait_download("http://www.163.com"),wait_download("http://www.mi.com"),wait_download("http://www.google.com")])end = time.time()print("Complete in {} seconds".format(end - start))loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())123456789101112131415161718192021222324252627282930
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    uvloop\u548cpyuv
    pyuv\u5b9e\u73b0\u4e86Python2.x\u548c3.x\uff0c\u4f46\u662f\u8be5\u9879\u76ee\u5728github\u4e0a\u5df2\u7ecf\u8bb8\u4e45\u6ca1\u6709\u66f4\u65b0\u4e86\uff0c\u4e0d\u77e5\u9053\u662f\u5426\u8fd8\u6709\u4eba\u5728\u7ef4\u62a4\u3002 uvloop\u53ea\u5b9e\u73b0\u4e863.x, \u4f46\u662f\u8be5\u9879\u76ee\u5728github\u4e0a\u59cb\u7ec8\u6d3b\u8dc3\u3002
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    import asyncioimport uvloopasyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())123

    关于generator异步编程的理解以及如何动手写一个co模块

    generator出现之前，想要实现对异步队列中任务的流程控制，大概有这么一下几种方式：



    generator出现之前，想要实现对异步队列中任务的流程控制，大概有这么一下几种方式：

    回调函数

    事件监听

    发布/订阅

    promise对象

    第一种方式想必大家是最常见的，其代码组织方式如下：

    请点击输入图片描述

    function fn(url, callback){ var httpRequest;//创建XHR
    httpRequest = window.XMLHttpRequest ? new XMLHttpRequest() :
    window.ActiveXObject ? new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP") : undefined;

    httpRequest.onreadystatechange = function(){ if(httpRequest.readystate === 4 && httpRequest.status === 200){//状态判断 callback.call(httpRequest.responseXML);
    }
    };
    httpRequest.open("GET", url);
    httpRequest.send();
    }
    fn("text.xml", function(){//调用函数
    console.log(this); //此语句后输出});
    console.log("this will run before the above callback.");//此语句先输出

    请点击输入图片描述

    对于一个普通的ajax异步请求来说，我么在请求开始的时候就要告诉他请求成功之后所要执行的动作，因此就可以类似以这种方式组织代码，控制异步流程。这种调用方式最大的问题就是回调黑洞的问题，一层回调也还好，但涉及到二层、三层、n层的时候就让代码变得复杂很难维护。

    第二种方式自己在前段时间使用backbone.js作为技术栈的项目的开发中深有体会，对于每一个ajax请求都对其分配一个自定义事件，在ajax成功返回数据的时候，就会触发自定义的事件完成接下来的动作，控制异步流程，代码如下：

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    第三种方式和第二种的方式性质上有些类似，如果从发布订阅的角度来看，on方法相当于订阅者/观察者，trigger方法相当于发布者。原理上来说无非就是维护一个“消息中心”的数组，通过on方法订阅的事件都会推入“消息中心”数组，最后发布的时候将会匹配“消息中心”数组的事件，进而执行相应的流程。

    我们通过jquery的sub/pub插件完成一个很简单的演示。

    首先，f2向"信号中心"jQuery订阅"done"信号。

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    　jQuery.subscribe("done", f2);
    function f1(){

    setTimeout(function () {

    // f1的任务代码

    jQuery.publish("done");

    }, 1000);

    }

    f1();

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    jQuery.publish("done")的意思是，f1执行完成后，向"信号中心"jQuery发布"done"信号，从而引发f2的执行。

    第四种方式promise范式,先看一段代码：

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    我们只要并且仅需要new一个promise对象，就会发现promise对象的参数函数已经执行了，隔两秒之后输出"执行完成"。

    接下来再看一段其实际应用的场景代码：

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    从本质上来看，Promise是一个构造函数，其本身有all、reject、resolve等方法，同时其原型上有then、catch等方法。通过其用Promise new出来的对象自然就有then、catch方法。然后可以通过then方法中的回调函数，获取到上一段异步操作中返回（通过resolve）的数据。从而实现对异步操作的流程控制。

    但我的每个函数都得被promise对象包装一下，同时一大堆的then...真是一个听蛋疼的事儿...

    综上所述对于异步流程的控制，都有其自身的缺陷，我们最理想的方式便是像操作同步流程那样实现对异步流程的控制，试想一下这样的异步操作流程(加了层层包装，proxy便是发送一个异步请求，接下来的代码便是获取到异步操作返回的数据，细节可暂时忽略)：

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    这感觉就是真他妈的舒服，怎么实现这么一个让人很爽的东西呢，于是我们的主角---伟大的Generator函数登场了。

    先理解这么自己悟的一句话：

    "javascript是单线程的，顺序执行一段代码，执行到了异步操作，按正常的逻辑走的话就是主队列中的代码继续执行，这时异步队列中的代码还未执行，我们继续执行的代码也就会发生报错。那么解决问题的关键就是，我们能够手动控制代码的向下执行，配合一个东西监听到异步操作的已经正常返回了之后，去手动的操作代码的执行流程，这样的话就实现了已同步的方式控制异步代码的执行"

    那么问题变成了解决两个问题。

    1、我们是如何实现对于异步操作是否成功返回的监听。

    2、如何手动操作代码的向下执行。

    对于第一个问题，我们采用的方案是使用promise对象的方式，Promise 的编程思想便是，用于“当xx数据准备完毕，then执行xx动作”这样的场景，用在这里再适合不过。

    对于第二个问题，我们便是采用伟大的generator生成器函数，其中的yield特性，可以使我们手动的控制代码的向下执行。

    接下来我们实际的解决一个问题：实现对于读取文件异步操作的控制，当读取完文件之后打印读取的内容。

    我们依赖于node环境，首先通过promise对其进行封装，实现数据成功的监听。我们手下代码如下：

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    var fs = require('fs');var readFile = function(fileName) { return new Promise(function(resolve,reject) {
    fs.readFile(fileName, function(err, data) { if (err) return reject(err);
    resolve(data);
    })
    })
    }

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    有了这个东西，我们便可以通过其then()表达式，"当数据加载完后，执行某个动作"。那我们执行的动作是啥，自然就是执行下一步的代码的操作。继续看代码：

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    var gen = function* () { var f1 = yield readFile('/Users/dongzhiqiang/Desktop/demo.txt'); var f2 = yield readFile('/Users/dongzhiqiang/Desktop/demo.txt');
    console.log('<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<',f1.toString());
    console.log('>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>',f2.toString());
    }

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    这个就是一个generator函数的表达式，在这个函数里面，遇到generator就会执行类似于return的操作。我们通过next()便可以实现手动的控制代码的向下执行。

    那么我们如何控制代码的执行流程呢，看下面一段：

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    var g = gen();
    g.next().value.then(function(data){
    g.next(data).value.then(function(data){
    g.next(data);
    });
    });

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    这段的具体解释就是，我们通过promise封装的对象实现了对于异步操作数据返回的监听，当数据返回的时候，我们就通过next()执行下一步的操作，同时把上步操作的值带入到下一个阶段的执行流程之中。

    但是上面这段操作很是蛋疼啊，我们要的是一个能通用的操作流程函数。那么我们继续对这段循环操作进行封装：

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    function run(gen){ var g = gen(); function next(data){ var result = g.next(data); if (result.done) return result.value;
    result.value.then(function(data){
    next(data);
    });
    }
    next();
    }
    run(gen);

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    于是一个非常简单的co模块便诞生了。
    最终代码如下：

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    我们把函数放到run的执行器里面，便实现了同步操作异步代码的过程。

    第一种方式想必大家是最常见的，其代码组织方式如下：

    function fn(url, callback){
    var httpRequest;　　　　//创建XHR
    httpRequest = window.XMLHttpRequest ? new XMLHttpRequest() :　　
    　　　　window.ActiveXObject ? new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP") : undefined;

    httpRequest.onreadystatechange = function(){
    if(httpRequest.readystate === 4 && httpRequest.status === 200){　　//状态判断
    callback.call(httpRequest.responseXML);
    }
    };
    httpRequest.open("GET", url);
    httpRequest.send();
    }

    fn("text.xml", function(){　　　　//调用函数
    console.log(this); 　　//此语句后输出
    });

    console.log("this will run before the above callback.");　　//此语句先输出
    对于一个普通的ajax异步请求来说，我么在请求开始的时候就要告诉他请求成功之后所要执行的动作，因此就可以类似以这种方式组织代码，控制异步流程。这种调用方式最大的问题就是回调黑洞的问题，一层回调也还好，但涉及到二层、三层、n层的时候就让代码变得复杂很难维护。

    第二种方式自己在前段时间使用backbone.js作为技术栈的项目的开发中深有体会，对于每一个ajax请求都对其分配一个自定义事件，在ajax成功返回数据的时候，就会触发自定义的事件完成接下来的动作，控制异步流程，代码如下：

    第三种方式和第二种的方式性质上有些类似，如果从发布订阅的角度来看，on方法相当于订阅者/观察者，trigger方法相当于发布者。原理上来说无非就是维护一个“消息中心”的数组，通过on方法订阅的事件都会推入“消息中心”数组，最后发布的时候将会匹配“消息中心”数组的事件，进而执行相应的流程。

    我们通过jquery的sub/pub插件完成一个很简单的演示。

    首先，f2向"信号中心"jQuery订阅"done"信号。

    　jQuery.subscribe("done", f2);
    function f1(){

    　　　　setTimeout(function () {

    　　　　　　// f1的任务代码

    　　　　　　jQuery.publish("done");

    　　　　}, 1000);

    　　}

    f1();

    jQuery.publish("done")的意思是，f1执行完成后，向"信号中心"jQuery发布"done"信号，从而引发f2的执行。

    第四种方式promise范式,先看一段代码：

    我们只要并且仅需要new一个promise对象，就会发现promise对象的参数函数已经执行了，隔两秒之后输出"执行完成"。

    接下来再看一段其实际应用的场景代码：

    从本质上来看，Promise是一个构造函数，其本身有all、reject、resolve等方法，同时其原型上有then、catch等方法。通过其用Promise new出来的对象自然就有then、catch方法。然后可以通过then方法中的回调函数，获取到上一段异步操作中返回（通过resolve）的数据。从而实现对异步操作的流程控制。

    但我的每个函数都得被promise对象包装一下，同时一大堆的then...真是一个听蛋疼的事儿...

    综上所述对于异步流程的控制，都有其自身的缺陷，我们最理想的方式便是像操作同步流程那样实现对异步流程的控制，试想一下这样的异步操作流程(加了层层包装，proxy便是发送一个异步请求，接下来的代码便是获取到异步操作返回的数据，细节可暂时忽略)：

    这感觉就是真他妈的舒服，怎么实现这么一个让人很爽的东西呢，于是我们的主角---伟大的Generator函数登场了。

    一直以来，“异步”编程问题一直困扰着广大的 JavaScript 开发者。近年来出现了各种异步解决方案，从基于最原始的callback方式的async函数，到promise标准，再到基于generator的co库，以及即将纳入 ES7 标准的async function / await语法，但是由于各种现实的原因，它们的表现并不尽人意。
    原始的callback方式简单明了，不需要过多的依赖，但是在异步逻辑较复杂的场景下写出来的程序并不太直观，就我个人的使用经验而言，尽管多年来已经练就了一身可以穿梭在各种嵌套回调的“乱码”之中，每次重新看这些代码都头疼不已。
    JavaScript 异步解决方案都是朝着更直观（跟写同步代码一样）的方向发展的，比如近来呼声最高的async function / await语法，直接从语言层面解决问题，使用体验那是好得没法说的。但是，这是一个 ES7 （ES2017，即明年才会发布的 ES 标准）标准的语法，目前并没有得到各 JavaScript 引擎的内置支持。虽然我们照样可以使用 Babel 神器来将它编译成 ES5 / ES6 的语法，然后运行在现有的 JavaScript 引擎之上。然而使用 Babel 编译后的代码并不易于维护，首先这些代码修改后要先经过一次编译，当我们在生产环境上执行编译后的代码时，很难准确地定位到源码出错的位置。另外，根据最新可靠的消息，Node v7 版本会在语法层面上支持async function / await语法，但该版本原计划于 9 月 30 号发布却跳票了，而且按照往年的惯例，也要在 1 年后发布的 Node v8 LTS 版本上才会正式支持该语法，这对于追求稳定的企业来说还需要一个漫长的等待过程。

    Generator 是 ES6 提供的一个新的数据类型，可以叫做 Generator 函数，但跟普通函数又有些不同。

    其最大特点就是可以交出函数的执行权（即暂停执行）



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