Python协程的四种实现方式总结

目录
  • 一、yield关键字实现方式
  • 二、greenlet实现方式
  • 三、asyncio实现方式
  • 四、async和await关键字实现方式

一、yield关键字实现方式

以yield关键字方式实现协程代码如下所示：

def fun1():
    yield 1
    yield from fun2()
    yield 2

def fun2():
    yield 3
    yield 4

f1=fun1()
for item in f1:
    print(item)

在上述代码中，一个Python函数中存在由yiled，就说明为生成器函数，yield类似于普通函数的return，区别在于yield返回后Python会“记住”返回的位置，在下次返回时就从这个位置处返回。yiled from关键字后面跟着也是一个生成器，表示从该生成器返回。

在上述代码运行后，for循环就是一个迭代的过程，随着迭代，每次fun1()生成器就会执行一次“yield”。因此，上述函数会输出1——3——4——2。该端代码执行结果如下所示：

上述代码，其实并没有完全的实现协程，或者说实现的协程非常牵强。

二、greenlet实现方式

greenlet是一个Python的第三方模块，使用时需要提前安装。执行命令：

pip install greenlet

即可完成安装。

greenlet实现协程代码如下所示：

from greenlet import greenlet

def fun1():
    print(1)
    gr2.switch()
    print(2)
    gr2.switch()

def fun2():
    print(3)
    gr1.switch()
    print(4)

gr1=greenlet(fun1)
gr2=greenlet(fun2)
gr1.switch()

在上述代码中，greenlet()函数生成了一个greenlet对象，在该对象中调用switch()函数即可切换到指定greenlet对象对应的函数中执行，因此可以实现协程操作。

上述代码执行结果如下所示：

三、asyncio实现方式

在Python3.4以后，asyncio是Python的一个内置模块，因此无需安装即可调用。使用asyncio模式实现的Python代码如下所示：

import asyncio

@asyncio.coroutine
def fun1():
    print(1)
    yield from asyncio.sleep(2)
    print(2)

@asyncio.coroutine
def fun2():
    print(3)
    yield from asyncio.sleep(2)
    print(4)

tasks=[
    asyncio.ensure_future(fun1()),
    asyncio.ensure_future(fun2())
]
loop=asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

在上述代码中，@asyncio.coroutin为一个装饰器，使用该装饰器后，一个函数由普通函数成为了协程函数。与之前两种方式相比，这段代码实现了协程遇到I/O阻塞时自动的切换。

四、async和await关键字实现方式

使用async和await关键字的实现方式，是Python3.5版本以后引入的协程操作方式，这种方式与第三种本质上是相同的，但是由于这两个关键字的引入，因此协程的实现比起第三种更加简介。这种实现方式Python代码如下所示：

import asyncio

async def fun1():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)

async def fun2():
    print(3)
    await asyncio.sleep(2)
    print(4)

tasks=[
    asyncio.ensure_future(fun1()),
    asyncio.ensure_future(fun2())
]
loop=asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

这种协程的实现方式，是Python官方推荐的实现方式，如果Python版本允许，尽量采取这种方式运行。上述代码执行结果如下所示：

到此这篇关于Python协程的四种实现方式总结的文章就介绍到这了,更多相关Python协程内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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