基于python生成器封装的协程类

yipeiwu_com6年前Python基础

自从python2.2提供了yield关键字之后,python的生成器的很大一部分用途就是可以用来构建协同程序,能够将函数挂起返回中间值并能从上次离开的地方继续执行。python2.5的时候,这种生成器更加接近完全的协程,因为提供了将值和异常传递回到一个继续执行的函数中,当等待生成器的时候,生成器能返回控制。

python提供的生成器设施:

  • yield:能够将自己挂起,并提供一个返回值给等待方
  • send:唤起一个被挂起的生成器,并能够传递一个参数,可以在生成器中抛出异常
  • next:本质上相当于send(None),对每个生成器的第一次调用必须不能传递参数
  • close:主动退出一个生成器

python封装

虽然python3提供了asyncio这样的异步IO库,而且也有greenlet等其他协程库,但目前的需求并不是实际的网络IO并发操作,而是需要模拟状态机的运行,因此使用协程可以很方便的模拟,并加入认为的控制,下面是封装的一个python类。

class Coroutine(object):

  """ Base class of the general coroutine object """

  STATE_RUNNING = 0
  STATE_WAITING = 1
  STATE_CLOSING = 2

  def __init__(self):
    self.state = Coroutine.STATE_WAITING
    self.started = False
    self.args = None
    self.routine = self._co()

  def _co(self):
    self.ret = None
    while True:
      self.args = yield self.ret
      if not self.started:
        self.started = True
        continue
      else:
        self.state = Coroutine.STATE_RUNNING
        self.ret = self.run(self.args)
      if self.state == Coroutine.STATE_CLOSING:
        break
      self.state = Coroutine.STATE_WAITING

  def start(self):
    """ Start the generator """
    if self.routine is None:
      raise RuntimeError('NO task to start running!')
    self.started = True
    self.routine.next()

  def finish(self):
    """ Finish the execution of this routine """
    self.state = Coroutine.STATE_CLOSING
    self.routine.close()

  def run(self, args):
    """ The runing method to be executed every once time"""
    raise NotImplementedError

  def execute(self, arg_obj):
    """ Awake this routine to execute once time """
    return self.routine.send(arg_obj)

基于上述封装,下面实现了一个协同的生产者消费者示例:

class ProducerCoroutine(Coroutine):

  """ The Producer concrete coroutine """

  def __init__(self, cnsmr):
    if not isinstance(cnsmr, Coroutine):
      raise RuntimeError('Consumer is not a Coroutine object')
    self.consumer = cnsmr
    self.consumer.start()
    super(ProducerCoroutine, self).__init__()

  def run(self, args):
    print 'produce ', args
    ret = self.consumer.execute(args)
    print 'consumer return:', ret

  def __call__(self, args):
    """ Custom method for the specific logic """
    self.start()
    while len(args) > 0:
      p = args.pop()
      self.execute(p)
    self.finish()


class ConsumerCoroutine(Coroutine):

  """ The Consumer concrete coroutine """

  def __init__(self):
    super(ConsumerCoroutine, self).__init__()

  def run(self, args):
    print 'consumer get args: ', args
    return 'hahaha' + repr(args)

运行结果如下:

produce 4
consumer get args: 4
consumer return: hahaha4
produce 3
consumer get args: 3
consumer return: hahaha3
produce 2
consumer get args: 2
consumer return: hahaha2
produce 1
consumer get args: 1
consumer return: hahaha1
produce 0
consumer get args: 0
consumer return: hahaha0

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python 实现引用其他.py文件中的类和类的方法

#HelloWorld是文件名称,Hello是类 from HelloWorld import Hello 调用,Hello类的方法: >>> h = Hel...

Python for循环中的陷阱详解

Python for循环中的陷阱详解

前言 Python 中的 for 循环和其他语言中的 for 循环工作方式是不一样的,今天就带你深入了解 Python 的 for 循环,看看它是如何工作的,以及它为什么按照这种方式工作...

使用优化器来提升Python程序的执行效率的教程

如果不首先想想这句Knuth的名言,就开始进行优化工作是不明智的。可是,你很快写出来加入一些特性的代码,可能会很丑陋,你需要注意了。这篇文章就是为这时候准备的。 那么接下来就是一些很有用...

Python中字典创建、遍历、添加等实用操作技巧合集

字段是Python是字典中唯一的键-值类型,是Python中非常重要的数据结构,因其用哈希的方式存储数据,其复杂度为O(1),速度非常快。下面列出字典的常用的用途. 一、字典中常见方法列...

flask中使用蓝图将路由分开写在不同文件实例解析

flask中使用蓝图将路由分开写在不同文件实例解析

本文的内容主要是flask中使用蓝图将路由分开写在不同文件的相关介绍,具体如下。 Flask 用 蓝图(blueprints) 的概念来在一个应用中或跨应用制作应用组件和支持通用的模式。...