python中协程与函数的区别_python协程和异步IO

1.并发、并行、同步、异步、阻塞、非阻塞

并发:是指在同一个时间段内,有几个程序都处于启动运行到运行结束之间

并行:在同一个时间点上,有几个程序同时运行

同步:当一个同步操作发出去后,调用者一直等待返回消息结果,才能进行后续的操作比如操作文件打开文件读取文件都是同步操作

异步: 当一个异步操作发出去后,调用者不能立刻得到消息结果创建线程都是异步操作

阻塞:调用结果返回之前,当前线程会被挂起来,一直处于等待消息通知,不能执行其他业务

非阻塞:调用结果返回之前,该函数不会阻塞当前线程而立刻返回

2.IO多路复用select、poll、epoll

select

它通过一个select()系统调用来监视多个文件描述符,当select()返回后,该数组中就绪的文件描述符会被内核修改标志位,使进程能够获得这些文件描述符,从　　　　而进行后续的修改

缺点:单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制一般1024

poll

本质跟select()没有区别但是poll没有限制,使用的是链表存储

epoll

epoll同样只告知那些就绪的文件描述符，而且当我们调用epoll_wait()获得就绪文件描述符时，返回的不是实际的描述符，而是一个代表就绪描述符数量的　　　　值，你只需要去epoll指定的一个数组中依次取得相应数量的文件描述符即可，这里也使用了内存映射（mmap）技术，这样便彻底省掉了这些文件描述符　　　　在系统调用时复制的开销。

另一个本质的改进在于epoll采用基于事件的就绪通知方式。在select/poll中，进程只有在调用一定的方法后，内核才对所有监视的文件描述符进行扫描，　　　　而poll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符，一旦基于某个文件描述符就绪时，内核会采用类似callback的回调机制，迅速激活这个文件描　　　　　　　　述符，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。

epoll实列

1 importselectors,socket2 defaccept(sock, mask):3 conn, addr =sock.accept()4 print('accepted{}from{}'.format(conn,addr))5 conn.setblocking(False)6 sel.register(conn,selectors.EVENT_READ, read)7

8 defread(conn, mask):9 data = conn.recv(1024)10 ifdata:11 print('echoing{}to{}'.format(repr(data),conn))12 else:13 print('closing',conn)14 sel.unregister(conn)15 conn.close()16 sel =selectors.DefaultSelector()17 server =socket.socket()18 server.bind(('localhost', 9999))19 server.listen(500)20 server.setblocking(False)21 sel.register(server, selectors.EVENT_READ, accept) #注册事件，只要来一个连接就调accept这个函数,

23 whileTrue:24 events = sel.select()#这个select,看起来是select，有可能调用的是epoll，看你操作系统是Windows的还是Linux的

25 #默认阻塞，有活动连接就返回活动连接列表

26 print('事件',events)27

28 for key,mask inevents:29 callback =key.data30 callable(key.fileobj, mask)

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客户端

importsocket,sys

server_address= ('localhost', 9999)#创建100个 TCP/IP socket实例

socks = [ socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) for i in range(100)]#连接服务端

print('connecting to %s port %s' %server_address)for s insocks:

s.connect(server_address)

s.send(b'kehuduan')

data= s.recv(1024)print('服务端回来的数据{}'.format(data))if notdata:print('连接失败')

s.close()

3.什么是协成

可以暂停的函数(可以向暂停的地方传入值)

4.生成器

内含yiled关键字的函数

send方法

向生成器发送一个值,随后恢复执行

generator.send(value)

value参数是send方法向生成器发送的值,这个值作为当前yiled表达式的结果

随后生成器恢复执行直到下一个yiled

defgen_func():#1 可以产出值 2 可以接受值

yield 333t= yield 'www.baidu.com'

print(t)yield 2

yield 3

yield 4

return 'bobby'

if __name__ == '__main__':

gen=gen_func()#启动生成器方式两种 nex () send

gen.send(None)#gen.close()会触发一次

#gen.throw(Exception,'异常')抛出异常

#send方法可以传递值进入生成器内部，同时还可以重启生成器执行到下一个yiled位置

next(gen)

ret= gen.send('888')print(ret)print(next(gen))print(next(gen))

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thorw方法详解

在生成器暂停的地方抛出类型为type的异常

defgen():

n=0whileTrue:try:yieldn

n+= 1

print('n的值{}'.format(n))exceptZeroDivisionError:print('铺货到异常ZerDivisionError')

g=gen()

ret=next(g)print('第一次的值{}'.format(ret))

ret=g.throw(ZeroDivisionError)print('第二次的值{}'.format(ret))

之所以第二次yield 的返回值还是 0，是因为在第一次 yield 的地方抛出了 ZeroDivisionError 异常，而该异常被 except 捕获，跳过了 n += 1的步骤。

在except 异常处理器中也可以看到，n 并没有改变，仍然是 0。

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没有捕获并处理 throw 传入的异常，异常会回传给调用方。

def gen():

n = 0

while True:

yield n

n += 1

print('n的值{}'.format(n))

g = gen()

ret = next(g)

print('第一次的值{}'.format(ret))

try:

ret = g.throw(ZeroDivisionError)

except ZeroDivisionError:

print('第二次的值{}'.format(ret))

next(g)#对于已经通过抛出异常而退出的生成器再使用 next(g) 会持续抛出 StopIteration 异常。

生成器退出时没有 yield 新值，会抛出 StopIteration 异常。

def gen():

try:

yield 1

except Exception as e:

pass

yield 2

g = gen()

ret = next(g)

print('第一次的值{}'.format(ret))

ret = g.throw(TypeError, '类型错误哟')

# 虽然捕获并处理了 throw 传入的异常，但是由于处理完之后生成器没有后续语句而退出运行，而且并没有 yield 新值，所以会自动抛出一个 StopIteration 异常。

# 如果把 yield 2 注释打开，则不会抛出 StopIteration 异常，因为此时生成器暂停并返回了 2。

close方法

作用：在生成器函数暂停的地方抛出一个 GeneratorExit 异常。

这并不等价于 generator.throw(GeneratorExit)，后面会说原因。

如果生成器抛出 StopIteration 异常（不管是由于正常退出还是因为该生成器已经关闭），或者抛出 GeneratorExit 异常（不捕获该异常即　　可），close 方法不传递该异常，直接返回到调用方。而生成器抛出的其他异常会传递给调用方。

GeneratorExit 异常的产生意味着生成器对象的生命周期已经结束，因此生成器方法后续语句中不能再有 yield，否则会产生　　　　　　　　RuntimeError。（而 throw 方法是期待一个 yield 返回值的，如果没有，则会抛出 StopIteration 异常。）

对于已经正常退出或者因为异常退出的生成器对象，close 方法不会进行任何操作。

第一种情况：不捕获 GeneratorExit 异常，close 方法返回调用方，不传递该异常。

defgen():yield 1

yield 2

yield 3g=gen()

ret=next(g)print('第一次的值{}'.format(ret))

g.close()

next(g)

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第二种情况：生成器自然退出抛出 StopIteration 异常，该异常不会传递给调用方，close 方法正常返回。

defgen():try:yield 1

exceptGeneratorExit:print('生成器结束')

g=gen()

ret=next(g)print('第一次的值{}'.format(ret))

g.close()

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第三种情况：在 GeneratorExit 抛出后还有 yield 语句，会产生 RuntimeError。

defgen():try:yield 1

exceptGeneratorExit:print('生成器结束')yield 2g=gen()

ret=next(g)print('第一次的值{}'.format(ret))

g.close()

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5.yiled from

3.3中新增加的特性

yiled from后面可以是迭代器可迭代对象甚至是生成器

#使用yield

def gen(*args, **kw):for it inargs:for va init:yieldva

li= [1,2,3,4]

di= {'name':'gaofei','age':'25'}

tu= (6,7,8,9)

g=gen(li,di,tu)print(next(g))

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#使用yield from

def gen(*args, **kw):for it inargs:yield fromit

li= [1,2,3,4]

di= {'name':'gaofei','age':'25'}

tu= (6,7,8,9)

g=gen(li,di,tu)print(next(g))

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生成器的嵌套

defaverage_gen():

total=0

count=0

average=0whileTrue:

new_num= yieldaverage

count+= 1

print(count)

total+=new_numprint(total)

average= total/countdefproxy_gen():whileTrue:yield fromaverage_gen()defmain():

prox=proxy_gen()print(next(prox))print(prox.send(10))print(prox.send(20))if __name__=="__main__":

main()

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概念

1.调用方调用委派生成器的客户端

2.委托生成器包含yield from表达式生成器函数

作用在子生成器和调用方之间生成建立一个双向通道

调用方可以通过send函数直接发送给子生成器而子生成器的值也可以直接返回给调用方

3.子生成器 yiled from后面的生成器函数

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