并不是从零开始的Python协程学习-生成器
# 生成器函数
在 Python 中，使用了 yield关键字 的函数被称为生成器（generator）。
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
yield表达式在定义生成器函数或是异步生成器函数的时候才会用到。因此只能在函数定义的内部使用yield表达式。 在一个函数体内使用yield表达式会使这个函数变成一个生成器。def gen(): # defines a generator function v = yield 123 print(v) v = yield 'abc' print(v) return 'xxx'1
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6当一个生成器函数被调用的时候，它返回一个迭代器控制生成器函数的执行。当迭代器的
__next__()或send()方法第一次被调用的时候，生成器函数开始执行。当执行到yield表达式处，生成器函数将被挂起，给迭代器的调用者返回yield后的表达式的值。挂起时，所有局部状态都被保留下来，包括生成器函数内部局部变量的当前绑定，指令指针，内部求值栈和任何异常处理的状态。通过调用迭代器的__next__()或send()方法，生成器函数继续执行。恢复后
yield表达式的值取决于调用的哪个方法来恢复执行。如果用的是__next__()(通常通过语言内置的for或是next()来调用) 那么结果就是None. 否则，如果用send(), 那么结果就是传递给send方法的值。
例如，对于上面的例子，我们可以这样调用：
>>> it = gen()
>>> print(it.__next__())
123
>>> print(it.send(456))
456
abc
>>> print(it.__next__())
None
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration: xxx
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可以看到：
- 直接调用生成器函数
gen()并不会实际执行生成器函数内的代码，而是返回了一个迭代器； - 第一次调用迭代器的
__next__()，从第一个yeild处返回了123； - 第二次调用迭代器的
send()，生成器函数gen内首先从第一个yeild处获得并输出了send发送进去的值，然后运行到第二个yeild处返回了abc； - 最后再调用迭代器的
__next__()时，可以看到生成器函数gen内从第二个yeild处获得的值为None，然后运行到return处报StopIteration错，并且将返回值xxx放到了错误里。
完整的迭代器方法列表：
generator.__next__()：开始一个生成器函数的执行或是从上次执行的yield表达式位置恢复执行；generator.send(value)：恢复执行并向生成器函数“发送”一个值。 value 参数将成为当前yield表达式的结果。generator.throw(type[, value[, traceback]])：在生成器暂停的位置引发type类型的异常，并返回该生成器函数所产生的下一个值。 如果生成器没有产生下一个值就退出，则将引发StopIteration异常。如果生成器函数没有捕获传入的异常，或引发了另一个异常，则该异常会被传播给调用者。generator.close()：在生成器函数暂停的位置引发GeneratorExit。 如果之后生成器函数正常退出、关闭或引发GeneratorExit(由于未捕获该异常) 则关闭并返回其调用者。 如果生成器产生了一个值，关闭会引发RuntimeError。 如果生成器引发任何其他异常，它会被传播给调用者。 如果生成器已经由于异常或正常退出则close()不会做任何事。
# 从生成器到协程
迭代器与协程非常相似；它们
yield多次，它们具有多个入口点，并且它们的执行可以被挂起。唯一的区别是迭代器不能控制在它在yield后交给哪里继续执行；控制权总是转移到迭代器的调用者。
# 可等待对象
awaitable对象主要实现了__await__()方法。该方法必须返回一个迭代器。
# 协程对象
协程对象继承自
awaitable对象。 协程的执行可通过调用__await__()并迭代其结果来控制。 当协程结束执行并返回时，迭代器会引发StopIteration，该异常的value属性将成为协程的返回值。如果协程引发了异常，它会被迭代器所传播。协程不应直接引发未处理的StopIteration异常。除了
__await__()外，协程对象还具有下面列出的方法，它们类似于生成器的对应方法。 但是，与生成器不同，协程并不直接支持迭代。
coroutine.send(value)：开始或恢复协程的执行。 如果value为None，则这相当于前往__await__()所返回迭代器的下一项。 如果value不为None，此方法将委托给导致协程挂起的迭代器的send()方法。 其结果（返回值，StopIteration或是其他异常）将与上述对__await__()返回值进行迭代的结果相同。coroutine.throw(type[, value[, traceback]])：在协程内引发指定的异常。 此方法将委托给导致协程挂起的迭代器的throw()方法，如果存在该方法。 否则的话，异常会在挂起点被引发。 其结果（返回值，StopIteration或是其他异常）将与上述对__await__()返回值进行迭代的结果相同。 如果异常未在协程内被捕获，则将回传给调用者。coroutine.close()：此方法会使得协程清理自身并退出。 如果协程被挂起，此方法会先委托给导致协程挂起的迭代器的close()方法，如果存在该方法。 然后它会在挂起点引发GeneratorExit，使得协程立即清理自身。 最后，协程会被标记为已结束执行，即使它根本未被启动。当协程对象将要被销毁时，会使用以上处理过程来自动关闭。
可以看到，协程与迭代器非常相似，都是一个可以挂起和继续的对象，协程的底层就是基于迭代器在控制挂起和继续的操作。这也是为什么Python协程的教程都要从生成器和迭代器开始讲起。
# 基于生成器的协程
注解：对基于生成器的协程的支持 已弃用 并计划在 Python 3.10 中移除。
基于生成器的协程是 async/await 语法的前身。它们是使用
yield from语句创建的 Python 生成器，可以等待 Future 和其他协程。基于生成器的协程应该使用
@asyncio.coroutine装饰，虽然这并非强制。此装饰器使得旧式的基于生成器的协程能与 async/await 代码相兼容:@asyncio.coroutine def old_style_coroutine(): yield from asyncio.sleep(1) async def main(): await old_style_coroutine()1
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6Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: 请改用
async def。
# 异步生成器
在一个 async def 定义的函数体内使用 yield 表达式会让协程函数变成异步的生成器。
在一个使用
async def定义的函数或方法中出现的yield表达式会进一步将该函数定义为一个异步生成器函数。
异步生成器和生成器的方法类似，最大的区别在于其所有的方法返回的都是awaitable对象，在调用时要用async for。
generator.__anext__()：返回一个可等待对象，功能同generator.__next__()；此方法通常是通过 async for 循环隐式地调用；generator.asend(value)：返回一个可等待对象，功能同generator.send(value)；generator.athrow(type[, value[, traceback]])：返回一个可等待对象，功能同generator.throw(type[, value[, traceback]])；generator.aclose()：返回一个可等待对象，功能同generator.close()。