1 Coroutine 练习 1 - Coroutine Exercises 1
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3 字典中为动词 “to yield” 给出了两个释义：产出和让步。对于 Python 生成器中的 yield 来
4 说，这两个含义都成立。 yield item 这行代码会产出一个值，提供给 next(...) 的调
5 用方；此外，还会作出让步，暂停执行生成器，让调用方继续工作，直到需要使用另一个
6 值时再调用 next()。调用方会从生成器中拉取值。
7 从句法上看，协程与生成器类似，都是定义体中包含 yield 关键字的函数。可是，在协
8 程中， yield 通常出现在表达式的右边（例如， datum = yield），可以产出值，也可
9 以不产出,如果 yield 关键字后面没有表达式，那么生成器产出 None。协程可能会从
10 调用方接收数据，不过调用方把数据提供给协程使用的是 .send(datum) 方法，而不是
11 next(...) 函数。通常，调用方会把值推送给协程。
12 yield 关键字甚至还可以不接收或传出数据。不管数据如何流动， yield 都是一种流程控
13 制工具，使用它可以实现协作式多任务：协程可以把控制器让步给中心调度程序，从而激
14 活其他的协程。从根本上把 yield 视作控制流程的方式，这样就好理解协程了。
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16 生成器如何进化成协程
17 协程的底层架构在 “PEP 342—Coroutines via Enhanced Generators”
18 （https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/）中定义，并在 Python 2.5（2006
19 年）实现了。自此之后， yield 关键字可以在表达式中使用，而且生成器 API 中增加了
20 .send(value) 方法。生成器的调用方可以使用 .send(...) 方法发送数据，发送的数据
21 会成为生成器函数中 yield 表达式的值。因此，生成器可以作为协程使用。协程是指一
22 个过程，这个过程与调用方协作，产出由调用方'提供'的值。
23 除了 .send(...) 方法， PEP 342 还添加了 .throw(...) 和 .close() 方法：前者的作
24 用是让调用方抛出异常，在生成器中处理；后者的作用是终止生成器。
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26 协程最近的演进来自 Python 3.3（2012 年）实现的
27 “PEP 380—Syntax for Delegating to a Subgenerator”
28 （https://www.python.org/dev/peps/pep-0380/）。
29 PEP 380 对生成器函数的句法做了两处改动，以便更好地作为协程使用。
30 现在，生成器可以返回一个值；以前，如果在生成器中给 return 语句提供值，会抛
31 出 SyntaxError 异常。新引入了 yield from 句法，使用它可以把复杂的生成器重构成小型的嵌套生成器，
32 省去了之前把生成器的工作委托给子生成器所需的大量样板代码。
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34 例子,
35 def coroutine_example():
36 print ('coroutine started')
37 x = yield # 协程使用生成器函数定义：定义体中有 yield 关键字。
38 # yield 在表达式中使用；如果协程只需从客户那里接收数据，那么产出的值是 None,
39 # 这个值是隐式指定的，因为 yield 关键字右边没有表达式
40 print ('coroutine received:', x)
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42 Output,
43 >>> coro = coroutine_example()
44 >>> print (coro) # 与创建生成器的方式一样，调用函数得到生成器对象
45 <generator object coroutine_example at 0x034458D0>
46 >>> next(coro) # 首先要调用 next(...) 函数，因为生成器还没启动，没在 yield 语句处暂停，所以一开始无法发送数据
47 coroutine started # 携程已激活, 等待数据过来
48 # 这一步通常称为“预激”（prime）协程（即，让协程向前执行到第一个 yield 表达式，准备好作为活跃的协程使用）
49 >>>coro.send('haha') # 调用 send 方法后，协程定义体中的 yield 表达式会计算出 haha；
50 # 现在，协程会恢复，一直运行到下一个 yield 表达式，或者终止。
51 coroutine received: haha
52 StopIteration # 这里，控制权流动到协程定义体的末尾，导致生成器像往常一样抛出 StopIteration 异常。
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54 协程可以身处四个状态中的一个。
55 当前状态可以使用 inspect.getgeneratorstate(...) 函数确定，该函数会返回下述字符串中的一个。
56 'GEN_CREATED'
57 等待开始执行。
58 'GEN_RUNNING'
59 解释器正在执行。
60 只有在多线程应用中才能看到这个状态。此外，生成器对象在自己身上调用 getgeneratorstate 函数也行，不过这样做没什么用。
61 'GEN_SUSPENDED'
62 在 yield 表达式处暂停。
63 'GEN_CLOSED'
64 执行结束。
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66 因为 send 方法的参数会成为暂停的 yield 表达式的值，所以，仅当协程处于暂停状态时
67 才能调用 send 方法。不过，如果协程还没激活（即，状态是 'GEN_CREATED'），情况就不同了。
68 因此，始终要调用 next(my_coro) 激活协程——也可以调用 my_coro.send(None)，效果一样。
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70 例子,
71 def coroutine_example2(a):
72 print ('coroutine start a = ',a) #1
73 b = yield a
74 print ('received b = ', b) #2
75 c = yield a + b
76 print ('received c = ', c)
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78 coro2= coroutine_example2(5)
79 print (next(coro2)) #3
80 #coro2.send(None) # 调用 next(my_coro) 或 my_coro.send(None) 激活协程,效果一样.
81 print (coro2.send(7)) #4
82 coro2.send(10)
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84 Output,
85 coroutine start a = 5 # 向前执行协程到第一个 yield 表达式，打印 -> coroutine start a = 5(#1) 消息，
86 # 然后产出 a 的值，并且暂停，等待为 b 赋值.
87 5 # 3
88 received b = 7 # 把 7 发给暂停的协程；计算 yield 表达式，得到 7，然后把那个数绑定给 b。
89 # 打印 -> Received: b = 7 (#2)消息,-> 程序继续,接着产出 a + b 的值(12),
90 # 然后协程暂停，等待为 c赋值。
91 12 #
92
93 received c = 10 # 把数字 10 发给暂停的协程；计算 yield 表达式，得到 10，然后把那个数绑定给 c，
94 # 进而, 打印 -> Received: c = 10 消息，然后协程终止，导致生成器对象抛出StopIteration 异常。
95 StopIteration
来源：https://www.cnblogs.com/zzyzz/p/7833587.html