- 前言
- 目标读者
- 非目标读者
- 本书的结构
- 以实践为基础
- 硬件
- 杂谈:个人的一点看法
- Python 术语表
- Python 版本表
- 排版约定
- 使用代码示例
- 第一部分 序幕
- 第 1 章 Python 数据模型
- 第二部分 数据结构
- 第 2 章 序列构成的数组
- 第 3 章 字典和集合
- 第 4 章 文本和字节序列
- 第三部分 把函数视作对象
- 第 5 章 一等函数
- 第 6 章 使用一等函数实现设计模式
- 第 7 章 函数装饰器和闭包
- 第四部分 面向对象惯用法
- 第 8 章 对象引用、可变性和垃圾回收
- 第 9 章 符合 Python 风格的对象
- 第 10 章 序列的修改、散列和切片
- 第 11 章 接口:从协议到抽象基类
- 第 12 章 继承的优缺点
- 第 13 章 正确重载运算符
- 第五部分 控制流程
- 第 14 章 可迭代的对象、迭代器和生成器
- 14.1 Sentence 类第1版:单词序列
- 14.2 可迭代的对象与迭代器的对比
- 14.3 Sentence 类第2版:典型的迭代器
- 14.4 Sentence 类第3版:生成器函数
- 14.5 Sentence 类第4版:惰性实现
- 14.6 Sentence 类第5版:生成器表达式
- 14.7 何时使用生成器表达式
- 14.8 另一个示例:等差数列生成器
- 14.9 标准库中的生成器函数
- 14.10 Python 3.3 中新出现的句法:yield from
- 14.11 可迭代的归约函数
- 14.12 深入分析 iter 函数
- 14.13 案例分析:在数据库转换工具中使用生成器
- 14.14 把生成器当成协程
- 14.15 本章小结
- 14.16 延伸阅读
- 第 15 章 上下文管理器和 else 块
- 第 16 章 协程
- 第 17 章 使用期物处理并发
- 第 18 章 使用 asyncio 包处理并发
- 第六部分 元编程
- 第 19 章 动态属性和特性
- 第 20 章 属性描述符
- 第 21 章 类元编程
- 结语
- 延伸阅读
- 附录 A 辅助脚本
- Python 术语表
- 作者简介
- 关于封面
14.14 把生成器当成协程
Python 2.2 引入了 yield 关键字实现的生成器函数,大约五年后,Python 2.5 实现了“PEP 342 — Coroutines via Enhanced Generators”。这个提案为生成器对象添加了额外的方法和功能,其中最值得关注的是 .send() 方法。
与 .__next__() 方法一样,.send() 方法致使生成器前进到下一个 yield 语句。不过,.send() 方法还允许使用生成器的客户把数据发给自己,即不管传给 .send() 方法什么参数,那个参数都会成为生成器函数定义体中对应的 yield 表达式的值。也就是说,.send() 方法允许在客户代码和生成器之间双向交换数据。而 .__next__() 方法只允许客户从生成器中获取数据。
这是一项重要的“改进”,甚至改变了生成器的本性:像这样使用的话,生成器就变身为协程。在 PyCon US 2009 期间举办的一场著名的课程中,David Beazley(可能是 Python 社区中在协程方面最多产的作者和演讲者)提醒道:
生成器用于生成供迭代的数据
协程是数据的消费者
为了避免脑袋炸裂,不能把这两个概念混为一谈
协程与迭代无关
注意,虽然在协程中会使用 yield 产出值,但这与迭代无关 16
——David Beazley
“A Curious Course on Coroutines and Concurrency”
16摘自“A Curious Course on Coroutines and Concurrency”的第 33 张幻灯片,题为“Keeping It Straight”。
我会遵从他的建议,至此结束本章(因为本章真正讨论的是迭代技术),而不涉及把生成器当成协程使用的 send 方法和其他特性。第 16 章会讨论协程。
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