Python 学习随记

yield and send in generator: http://kissg.me/2016/04/09/python-generator-yield/

再来看一段yield更复杂的用法,或许能加深你对generator的next()与send(value)的理解.

>>> def echo(value=None):
...   while 1:
...     value = (yield value)
...     print("The value is", value)
...     if value:
...       value += 1
...
>>> g = echo(1)
>>> next(g)
1
>>> g.send(2)
The value is 2
3
>>> g.send(5)
The value is 5
6
>>> next(g)
The value is None

上述代码既有yield value的形式,又有value = yield形式,看起来有点复杂.但以yield分离代码进行解读,就不太难了.第一次调用next()方法,执行到yield value表达式,保存上下文环境暂停返回1.第二次调用send(value)方法,从value = yield开始,打印,再次遇到yield value暂停返回.后续的调用send(value)或next()都不外如是.

但是,这里就引出了另一个问题,yield作为一个暂停恢复的点,代码从yield处恢复,又在下一个yield处暂停.可见,在一次next()(非首次)或send(value)调用过程中,实际上存在2个yield,一个作为恢复点的yield与一个作为暂停点的yield.因此,也就有2个yield表达式.send(value)方法是将值传给恢复点yield;调用next()表达式的值时,其恢复点yield的值总是为None,而将暂停点的yield表达式的值返回.为方便记忆,你可以将此处的恢复点记作当前的(current),而将暂停点记作下一次的(next),这样就与next()方法匹配起来啦.

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https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001432090954004980bd351f2cd4cc18c9e6c06d855c498000

@asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine类型，然后，我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行。

hello()会首先打印出Hello world!，然后，yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。由于asyncio.sleep()也是一个coroutine，所以线程不会等待asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时，线程就可以从yield from拿到返回值（此处是None），然后接着执行下一行语句。

把asyncio.sleep(1)看成是一个耗时1秒的IO操作，在此期间，主线程并未等待，而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了，因此可以实现并发执行。

我们用Task封装两个coroutine试试：

import threading
import asyncio

@asyncio.coroutine
def hello():
    print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread())
    yield from asyncio.sleep(1)
    print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello(), hello()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

观察执行过程：

Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
(暂停约1秒)
Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)

loop.run_until_complete中的task是按task投入的顺序串行执行，如果需要优先级调整task呢？ 

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