Python中的协程魅力：一条线程搞定多线程任务！

浅谈Python中的协程及利用协程代替多线程及多进程并发编程，与大家分享协程的魅力。

协程定义说的清楚明了的文章不是很多，手头上有几本Python相关的书籍，其中《流畅的Python》一书中解释协程的定义是小编认为最简单明了的。

Python协程魅力-利用协程代替多线程源码下载

生成器如何演变成协程/strong>

乍看生成器和协程长的可真像，因为都用到了yield关键字，那么问题来了，如何区分二者/p>

def cd(n):    print("Counting down from %s" % n)    while n > 0:        yield n        n -= 1c = cd(10)next(c)for i in c :    print(i,end=' ')

上面是一个典型的生成器函数，我们稍加变化使之成为协程。

def cd1():    n = yield    while n > 0:        print("Counting down from %s" % n)        n -= 1c1 = cd1()next(c1)c1.send(10)#运行到这里应该抛出一个异常

生成器和协程的不同有没有看出来明显的有两处：

• yield的位置
• next()和send()函数的用法

通过运行结果我们可以到最后抛出了一个异常StopIteration，然后结束了这个协程。我们可以考虑一下：用装饰器省略掉next()这步，然后捕获抛出的异常，再关闭掉协程函数。

from functools import wrapsdef coroutine(func):    @wraps(func)    def primer(*args, **kwargs):        gen = func(*args,**kwargs)        next(gen)        return gen    return primer@coroutinedef cd2():    n = yield    while n > 0:        print("Counting down from %s" % n)        n -= 1try:    cd2().send(10)except Exception as e:    print('协程任务终止')

带上了装饰器，就更简便一些了，最后捕获异常，就可以结束这个协程了。

利用协程代替线程或进程进行并发编程

我们想用生成器（协程）作为系统线程的替代方案来实现并发。协程有时也称为用户级线程或绿色线程。————引自《Python Cookbook》 这里的协程用到了asyncio模块，利用asyncio模块实现了一个协程的并发。关于asyncio的实现原理，之后再研究一下。

import asyncioimport timeimport threadingdef tn(func):    '''定义一个程序运行时间计算函数'''    def wrapper(*args, **kwargs):        start = time.time() # 起始时间        func(*args, **kwargs) # 要执行的函数        end = time.time() # 结束时间        print('程序运行时间:{:.2f}ms'.format((end-start)))    return wrapperdef loop1(tname):    print(tname+"循环loop1打印时间======" + time.ctime())    time.sleep(1)# @asyncio.coroutineasync def loop2(tname):# async等同于@asyncio.coroutine    print(tname+"循环loop1打印时间======" + time.ctime())    # yield from asyncio.sleep(1)    await asyncio.sleep(1)  # 等同于yield from@asyncio.coroutinedef loop3(tname):# async等同于@asyncio.coroutine    print(tname+"循环loop1打印时间======" + time.ctime())    yield from asyncio.sleep(1)    # await asyncio.sleep(1)  # 等同于yield from@tndef main():    print('多线程任务开始执行=====')    threads = []#定义一个线程队列    for i in range(5):        t = threading.Thread(target=loop1, args=("thread"+str(i),))        threads.append(t)    for i in range(5):        threads[i].start()    for i in range(5):        threads[i].join()    #协程并发测试    print('协程并发测试开始======')    loop = asyncio.get_event_loop()# 获取一个event_loop    #任务列表    tasks = [        asyncio.ensure_future(loop2('11111')),        asyncio.ensure_future(loop2('22222')),        asyncio.ensure_future(loop2('33333')),        asyncio.ensure_future(loop3('44444')),#loop3        asyncio.ensure_future(loop3('55555'))]#loop3    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))    loop.close()if __name__ == '__main__':    main()

上边这组代码稍稍有点乱，可能你需要认真的理下思绪，对比一下结果，你会发现虽然后边执行的代码没有利用多线程，但打印结果上的时间和多线程的执行结果是一样的。 这就是协程的魅力所在，一条线程搞定多线程任务。

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