Python中协程(Coroutine)的使用和注意点

0. 协程的优势

在Lua中有协程，在Python里也有协程（Coroutine）。那为什么会需要协程，协程的好处有哪些？

1. 分片计算(sliced calculating)

我们可以把一个原本很复杂的计算分成若干断，每次算一小段，然后每次获得一小部分的结果。这样就会降低卡顿现象的出现概率。

2. 手动暂停和恢复

这个好处就是，有一些东西我可以做到一半，当需要其他函数支持的时候，可以让那些函数先执行，结果返回后，再继续执行这些东西。

3. 可读性，可维护性，可扩展性

例如从经典的“消费者和生产者”模型的角度来看（生产者产生数据后，在其他地方消费它），使用协程编写的代码可读性更高。当然如果代码的可读性更高，那个他的可维护性和可扩展性也就更好。

那Python是如何支持协程（Coroutine）的呢？

1. 使用协程和注意点

举个经典的栗子–素数筛（Sieve of primes）：给定一个较大值n，寻找1~n中的所有素数，并把它打印出来。

判断一个数m是否是素数，需要花费O(√n)时间。当然是遍历并判断的话，需要花费O(n√n)时间，太慢了，因此有人就提出了素数筛的方法，如下代码：

def prime_sieve(n):
    flags = [True] * n
    flags[0] = flags[1] = False

    for i in xrange(2, n):
        if flags[i]:
            yield i

            for j in xrange(2, (n - 1) / i + 1):
                flags[i * j] = False

for p in prime_sieve(100):
    print p

前面的prime_sieve方法是生产者-把所有的素保存下来，后面的for-loop是把消费者-保存下来的素数打印出来。

生产者实现也很简单，首先生成一个bool列表表示该index的数是否是素数；显然0,1不是素数；接下来判断2<=i<=n的数，如果为素数（True），则yield抛出，并把i的2倍，3倍,…,(n-1)/i+1倍都设为不是素数（False）。这就是素数筛的原理，花费时间为O(n)。

而上面就是一个典型的Coroutine的使用：

在代码的消费者的for-loop中，调用prime_sieve函数；在函数里，当使用关键字yield时候，函数就会暂停，并且把素数i抛出来。当loop再次调用下一次prime_sieve时，函数就会从yield语句（抛出来的语句）下面一句恢复堆栈并且向下执行。

那上面的prime_sieve和prime_sieve(100)分别是什么东西呢？我们把他打印出来：

print prime_sieve(100) # >> <generator object at Ox00DB4EE0>
print prime_sieve # >> <function prime_sieve at 0x00DB6830>

因此判断一个对象是否是generator object，就是看函数内部是否有yield语句。
换句话说，如果一个函数中存在yield语句，那么Python就会认为这个函数调用就是一个generator object。

那如何使用yield语句，帮助我们实现第1节中的优势功能呢？请看下一个例子，实现了将list或是tuple中的每一个元素递归打印出来：

def item_iterator(embed_list):
    for item in embed_list:
        if isinstance(item, (tuple, list)):
            item_iterator(item)
        else:
            yield item

lst = (0, (1, 2), (3, (4, 5)))
for item in item_iterator(lst):
    print item

通过递归迭代打印，期望在代码中输出 "0 1 2 3 4 5"，然而当你运行这段代码时，发现是输出一个"0"。

问题出在item_iterator的函数中存在yield语句，所以他是一个generator object，所以当在第4行递归使用item_iterator(item)时，它并不是一个函数的递归调用，而是一个generator object，所以正确item_iterator的写法是这样的：

def item_iterator(embed_list):
    for item in embed_list:
        if isinstance(item, (tuple, list)):
            for i in item_iterator(item)
                yield i
        else:
            yield item

2. 总结

总之，当函数里面有个yield，那个它就是一个generator object，不要把这个generator丢掉，如果要使用递归调用的话，切记再使用一个for-loop，这样才会正确。

最后

以上就是超帅皮卡丘为你收集整理的Python中协程(Coroutine)的使用和注意点的全部内容，希望文章能够帮你解决Python中协程(Coroutine)的使用和注意点所遇到的程序开发问题。

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