玩转 Python 3.5 的 await/async,awaitasync,新功能中很大一部分在3.
玩转 Python 3.5 的 await/async,awaitasync,新功能中很大一部分在3.
最近通过的PEP-0492为 Python 3.5 在处理协程时增加了一些特殊的语法。新功能中很大一部分在3.5 之前的版本就已经有了,不过之前的语法并不算最好的,因为生成器和协程的概念本身就有点容易混淆。PEP-0492 通过使用 async 关键字显式的对生成器和协程做了区分。
本文旨在说明这些新的机制在底层是如何工作的。如果你只是对怎么使用这些功能感兴趣,那我建议你可以忽略这篇文章,而是去看一下内置的 asyncio 模块的文档。如果你对底层的概念感兴趣,关心这些底层功能如何能构建你自己的 asyncio 模块,那你会发现本文会有有意思。
本文中我们会完全放弃任何异步 I/O 方法,而只限于使用多协程的交互。下面是两个很小的函数:
Pythondef coro1(): print("C1: Start") print("C1: Stop") def coro2(): print("C2: Start") print("C2: a") print("C2: b") print("C2: c") print("C2: Stop")
我们从两个最简单的函数开始,coro1和coro2。我们可以按顺序来执行这两个函数:
Pythoncoro1() coro2()
我们得到期望的输出结果:
PythonC1: Start C1: Stop C2: Start C2: a C2: b C2: c C2: Stop
不过,基于某些原因,我们可能会期望这些代码交互运行。普通的函数做不到这点,所以我们把这些函数转换成携程:
Pythonasync def coro1(): print("C1: Start") print("C1: Stop") async def coro2(): print("C2: Start") print("C2: a") print("C2: b") print("C2: c") print("C2: Stop")
通过新的 async 关键字的魔法,这些函数不再是函数了,现在它们变成了协程(更准确的说是本地协程函数)。普通函数被调用的时候,函数体会被执行,但是在调用协程函数的时候,函数体并不会被执行,你得到的是一个协程对象:
Pythonc1 = coro1() c2 = coro2() print(c1, c2)
输出:
Python<coroutine object coro1 at 0x10ea60990> <coroutine object coro2 at 0x10ea60a40>
(解释器还会打印一些运行时的警告信息,先忽略掉)。
那么,为什么要有一个协程对象?代码到底如何执行?执行协程的一种方式是使用 await 表达式(使用新的 await 关键字)。你可能会想,可以这样来做:
Pythonawait c1
不过,你肯定会失望了。await 表达式只有在本地协程函数里才是有效的。你必须这样做:
Pythonasync def main(): await c1
接下来问题来了,main 函数又是如何开始执行的呢?
关键之处是协程确实是与 Python 的生成器非常相似,也都有一个 send 方法。我们可以通过调用 send 方法来启动一个协程的执行。
Pythonc1.send(None)
这样我们的第一个协程终于可以执行完成了,不过我们也得到了一个讨厌的 StopIteration 异常:
PythonC1: Start C1: Stop Traceback (most recent call last): File "test3.py", line 16, in c1.send(None) StopIteration
StopIteration 异常是一种标记生成器(或者像这里的协程)执行结束的机制。虽然这是一个异常,但是确实是我们期望的!我们可以用适当的 try-catch 代码将其包起来,这样就可以避免错误提示。接下来我们让我们的第二个协程也执行起来:
Pythontry: c1.send(None) except StopIteration: pass try: c2.send(None) except StopIteration: pass
现在我们得到了全部的输出,不过有点让人失望的是这跟最初的输出结果没有啥区别。因此我们增加了不少代码,不过还没有做到交替执行。协程与线程相似的地方是多个线程之间也可以交替执行,不过与线程不同之处在于协程之间的切换是显式的,而线程是隐式的(大多数情况下是更好的方式)。所以我们需要加入显式切换的代码。
通常生成器的 send 方法会一直运行,直到通过 yield 关键字放弃执行,也许你认为我们的 coro1 可以改成这个样子:
Pythonasync def coro1(): print("C1: Start") yield print("C1: Stop")
但是我们不能在协程里使用 yield。作为替换,我们可以使用新的 await 表达式来暂停协程的执行,直到 awaitable 执行结束。于是我们需要的代码类似于 await _something_;问题是这里 _something_ 是什么呢?我们必须 await 某个东西,而不是空!这个 PEP 解释了什么是可以 await 的(awaitable)。其中一种是另一个本地协程,不过这个对我们了解底层细节没有啥帮助。另一种是通过特定 CPython API 定义的对象,不过我们暂时还不打算引入扩展模块,而只限于使用纯 Python。除此之外,还剩下两种选择:基于生成器的协程对象,或者一个特殊的类似 Future 的对象。
接下来,我们会选择基于生成器的协程对象。基本上一个 Python 的生成器(例如:某个有yield表达式的函数)可以通过 types.coroutine 装饰被标记成一个协程。所以,这是一个最简单的例子:
Python@types.coroutine def switch(): yield
这定义了一个基于生成器的协程函数。要得到基于生成器的协程对象,只需要执行这个函数。我们可以把我们的 coro1 协程修改成下面这样:
Pythonasync def coro1(): print("C1: Start") await switch() print("C1: Stop")
通过上面的修改,我们期望 coro1 和 coro2 可以交错执行。到目前为止,输出是这样的:
PythonC1: Start C2: Start C2: a C2: b C2: c C2: Stop
我没看到正如期望的,在第一条打印语句之后,coro1 停止执行,coro2 接着执行。实际上,我们可以通过下面的代码查看协程对象是如何暂停执行的:
Pythonprint("c1 suspended at: {}:{}".format(c1.gi_frame.f_code.co_filename, c1.gi_frame.f_lineno))
这可以打印 await 表达式所在的行。(注意:打印的是最外层的 await,所以这里只是起示例作用,通常情况下用处不大)。
现在的问题是,如何让 coro1 继续执行完呢?我们可以再调用一次 send,代码如下:
Pythontry: c1.send(None) except StopIteration: pass try: c2.send(None) except StopIteration: pass try: c1.send(None) except StopIteration: pass
得到的输出跟预期一样:
PythonC1: Start C2: Start C2: a C2: b C2: c C2: Stop C1: Stop
目前,我们通过为不同的协程显式调用 send来让它们都执行结束。通常情况下这种方式不是很好。我们希望的是有一个函数来控制所有的协程的运行,直到全部协程都执行完成。换句话说,我们期望连续不断的调用 send,驱动不同的协程去执行,直到send抛出 StopIteration 异常。
为此我们新建一个函数,这个函数传入一个协程列表,函数执行这些协程直到全部结束。我们现在要做的就是调用这个函数。
Pythondef run(coros): coros = list(coros) while coros: # Duplicate list for iteration so we can remove from original list. for coro in list(coros): try: coro.send(None) except StopIteration: coros.remove(coro)
这段代码每次从协程列表里取一个协程执行,如果捕获到 StopIteration 异常,就把这个协程从队列里去掉。
接下来我们把手工调用 send 的代码去掉,代码如下:
Pythonc1 = coro1() c2 = coro2() run([c1, c2])
综上所述,在 Python 3.5,我们现在可以通过新的 await 和 async 功能很轻松的执行协程。本文的相关代码可以在github 上找到。
相关内容
- Python之线程、进程和协程,python线程和协程,一般我们在
- Python 3.5 协程究竟是个啥,python3.5协程,我发现总有一些
- 玩转 Python 3.5 的 await/async,awaitasync,新功能中很大一部
- Python协程的用法和例子详解,python协程详解
- python 生成器协程运算实例,python生成器
- 老生常谈进程线程协程那些事儿,老生常谈线程协程
- python简单线程和协程学习心得(分享),python学习心得
- python并发编程之多进程、多线程、异步和协程详解,
- python线程、进程和协程详解,python和协
- 深入浅析python中的多进程、多线程、协程,浅析python
评论关闭