4. 协程
4.1 迭代器
（1）迭代器简介
迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退
我们已经知道可以对list、tuple、str等类型的数据使用for...in...的循环语法从其中依次拿到数据进行使用，我们把这样的过程称为遍历，也叫迭代。
把可以通过for...in...这类语句迭代读取一条数据供我们使用的对象称之为可迭代对象（Iterable）
iterable详解：https://www.jb51.net/article/149093.htm
可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象：
In [50]: from collections import Iterable
In [51]: isinstance([], Iterable)
Out[51]: True
In [55]: isinstance(100, Iterable)
Out[55]: False迭代器的知识几乎和C++中的相同，只是实现形式不同
可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据.
那么也就是说，一个具备了__iter__方法的对象，就是一个可迭代对象
>>> class MyList(object):
... def __init__(self):
... self.container = []
... def add(self, item):
... self.container.append(item)
... def __iter__(self):
... """返回一个迭代器"""
... # 我们暂时忽略如何构造一个迭代器对象
... pass
...
>>> mylist = MyList()
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance(mylist, Iterable)
True
这回测试发现添加了__iter__方法的mylist对象已经是一个可迭代对象了
（2）iter()函数与next()函数
list、tuple等都是可迭代对象，我们可以通过iter()函数获取这些可迭代对象的迭代器。然后我们可以对获取到的迭代器不断使用next()函数来获取下一条数据。iter()函数实际上就是调用了可迭代对象的__iter__方法
>>> li = [11, 22, 33, 44, 55]
>>> li_iter = iter(li)
>>> next(li_iter)
11
>>> next(li_iter)
22
>>> next(li_iter)
33
>>> next(li_iter)
44
>>> next(li_iter)
55
>>> next(li_iter)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>已经迭代完最后一个数据之后，再次调用next()函数会抛出StopIteration的异常，来告诉我们所有数据都已迭代完成，不用再执行next()函数
判断一个对象是否是迭代器：
In [56]: from collections import Iterator
In [57]: isinstance([], Iterator)
Out[57]: False
In [58]: isinstance(iter([]), Iterator)
Out[58]: True
In [59]: isinstance(iter("abc"), Iterator)
Out[59]: True（3）迭代器 Iterator
迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。实际上，在使用next()函数的时候，调用的就是迭代器对象的__next__方法
要想构造一个迭代器，就要实现它的__next__方法。但这还不够，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现__iter__方法，而__iter__方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的__iter__方法返回自身即可
class MyList(object):
"""自定义的一个可迭代对象"""
def __init__(self):
self.items = []
def add(self, val):
self.items.append(val)
def __iter__(self):
myiterator = MyIterator(self)
return myiterator
class MyIterator(object):
"""自定义的供上面可迭代对象使用的一个迭代器"""
def __init__(self, mylist):
self.mylist = mylist
# current用来记录当前访问到的位置
self.current = 0
def __next__(self):
if self.current < len(self.mylist.items):
item = self.mylist.items[self.current]
self.current += 1
return item
else:
raise StopIteration
def __iter__(self):
return self
if __name__ == '__main__':
mylist = MyList()
mylist.add(1)
mylist.add(2)
mylist.add(3)
mylist.add(4)
mylist.add(5)
for num in mylist:
print(num)（4）for...in...循环的本质
for item in Iterable 循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器，然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item，当遇到StopIteration的异常后循环结束。
除了for循环能接收可迭代对象，list、tuple等也能接收
li = list(FibIterator(15))
print(li)
tp = tuple(FibIterator(6))
print(tp)4.2 生成器
利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。
（1）创建生成器
要创建一个生成器，有很多种方法
第一种方法，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )
列表生成式讲解：https://www.cnblogs.com/yyds/p/6281453.html
In [15]: L = [ x*2 for x in range(5)]
In [16]: L
Out[16]: [0, 2, 4, 6, 8]
In [17]: G = ( x*2 for x in range(5))
In [18]: G
Out[18]: <generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0>
In [19]: next(G)
Out[19]: 0
In [20]: next(G)
Out[20]: 2上面的例子中可以看到，在改变了方括号之后，G变成了生成器类型，需要使用next()、list()、for才能访问
第二种：使用yield
在使用生成器实现的方式中，我们将原本在迭代器__next__方法中实现的基本逻辑放到一个函数中来实现，但是将每次迭代返回数值的return换成了yield，此时新定义的函数便不再是函数，而是一个生成器了。简单来说：只要在def中有yield关键字的就称为 生成器
def generator():
count = 0
for i in range(100):
count += 1
print(count)
yield count
return "Done"此时按照调用函数的方式使用生成器就不再是执行函数体了，而是会返回一个生成器对象，然后就可以按照使用迭代器的方式来使用生成器了。
def generator(num):
count = 0
for m in range(num):
count += 1
yield count
return "Done"
for i in generator(10):
print(i)此时仍然存在问题：如果使用了for循环到返回错误就终止了，生成器中return的字符串Done没有返回
如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中
ls = generator(10)
while True:
try:
a = next(ls)
print(a)
except StopIteration as s:
print(s.value)
break总结：
使用了yield关键字的函数不再是函数，而是生成器。（使用了yield的函数就是生成器）
yield关键字有两点作用：
- 保存当前运行状态（断点），然后暂停执行，即将生成器（函数）挂起
- 将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回，此时可以理解为起到了return的作用
可以使用next()函数让生成器从断点处继续执行，即唤醒生成器（函数）
Python3中的生成器可以使用return返回最终运行的返回值，而Python2中的生成器不允许使用return返回一个返回值（即可以使用return从生成器中退出，但return后不能有任何表达式）
（2）使用send唤醒
除了可以使用next()函数来唤醒生成器继续执行外，还可以使用send()函数来唤醒执行。使用send()函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据
def generator1():
count = 0
while True:
count += 1
temp = yield count
print(temp)
return "Done"
ls1 = generator1()
next(ls1)
print(ls1.send(100))
# 输出：
100
2在可迭代对象的头部不能使用send，需要先next()
4.3 协程
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine
协程是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。 为什么说它是一个执行单元，因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机， 可以把一个协程切换到另一个协程。 只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的。
通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定
协程的简单实现：
import time
def work1():
while True:
print("----work1---")
yield
time.sleep(0.5)
def work2():
while True:
print("----work2---")
yield
time.sleep(0.5)
def main():
w1 = work1()
w2 = work2()
while True:
next(w1)
next(w2)
if __name__ == "__main__":
main()4.4 greenlet
为了更好使用协程来完成多任务，python中的greenlet模块对其封装，从而使得切换任务变的更加简单
pip install greenletfrom greenlet import greenlet
import time
def test1():
while True:
print("--A--")
gr2.switch()
time.sleep(0.5)
def test2():
while True:
print("--B--")
gr1.switch()
time.sleep(0.5)
gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
#切换到gr1中运行
gr1.switch()
4.5 gevent
greenlet已经实现了协程，但是这个还的人工切换，是不是觉得太麻烦了，不要捉急，python还有一个比greenlet更强大的并且能够自动切换任务的模块gevent
其原理是当一个greenlet遇到IO(指的是input output 输入输出，比如网络、文件操作等)操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。
由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO
pip install geventgevent的使用：
import gevent
def f(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(), i)
g1 = gevent.spawn(f, 5)
g2 = gevent.spawn(f, 5)
g3 = gevent.spawn(f, 5)
g1.join()
g2.join()
g3.join()
# 输出：
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 0
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 1
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 2
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 3
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 4
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 0
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 1
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 2
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 3
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 4
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 0
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 1
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 2
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 3
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 4可以看到此时还是顺序执行，没有采用协程
import gevent
def f(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(), i)
#用来模拟一个耗时操作，注意不是time模块中的sleep
gevent.sleep(1)
g1 = gevent.spawn(f, 5)
g2 = gevent.spawn(f, 5)
g3 = gevent.spawn(f, 5)
g1.join()
g2.join()
g3.join()
# 输出：
<Greenlet at 0x7fa70ffa1c30: f(5)> 0
<Greenlet at 0x7fa70ffa1870: f(5)> 0
<Greenlet at 0x7fa70ffa1eb0: f(5)> 0
<Greenlet at 0x7fa70ffa1c30: f(5)> 1
<Greenlet at 0x7fa70ffa1870: f(5)> 1
<Greenlet at 0x7fa70ffa1eb0: f(5)> 1
<Greenlet at 0x7fa70ffa1c30: f(5)> 2
<Greenlet at 0x7fa70ffa1870: f(5)> 2
<Greenlet at 0x7fa70ffa1eb0: f(5)> 2
<Greenlet at 0x7fa70ffa1c30: f(5)> 3
<Greenlet at 0x7fa70ffa1870: f(5)> 3
<Greenlet at 0x7fa70ffa1eb0: f(5)> 3
<Greenlet at 0x7fa70ffa1c30: f(5)> 4
<Greenlet at 0x7fa70ffa1870: f(5)> 4
<Greenlet at 0x7fa70ffa1eb0: f(5)> 4这时已经采用了协程
monkey.patch_all( ) https://blog.csdn.net/handsomekang/article/details/40297775
将程序中用到的耗时操作的代码，换为gevent中自己实现的模块
from gevent import monkey
import gevent
import random
import time
# 有耗时操作时需要
monkey.patch_all() # 将程序中用到的耗时操作的代码，换为gevent中自己实现的模块
def coroutine_work(coroutine_name):
for i in range(10):
print(coroutine_name, i)
time.sleep(random.random())
gevent.joinall([
gevent.spawn(coroutine_work, "work1"),
gevent.spawn(coroutine_work, "work2")
])