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页面 kb/python-concurrency · 修改（rev 14） · · 2026-10-25 23:21
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@@ -547,12 +547,104 @@ ### 协程是怎么实现的 -`asyncio` 的协程是三样东西拼起来的：Future、Task 和事件循环。下面先用一个小例子看协程怎么停下、怎么接着跑，再从零写一个 40 行的最小事件循环，逐步走一遍。看懂这一节，`await` 底下发生了什么就清楚了。 +`asyncio` 的协程是三样东西拼起来的：Future、Task 和事件循环。协程能「停下、过一会儿再接着跑」，靠的是 Python 的生成器。所以这一节先讲生成器，再看协程怎么停下、怎么接着跑，最后从零写一个 40 行的最小事件循环，逐步走一遍。看懂这一节，`await` 底下发生了什么就清楚了。 + +#### 先认识生成器 + +> [!term] 生成器（generator） +> 调用一个函数体里写了 `yield` 的函数，会得到一个生成器对象，这时函数体一行都还没执行。这个对象能跑一段、停下、交出一个值，下次被要求时，再从停下的地方接着跑。普通函数一旦返回，局部变量就没了。生成器停下时，局部变量和跑到了哪一行，都留在生成器对象里。 + +`yield` 就是生成器里「停在这里，并把后面这个值交给外面」的意思。外面用 `next(g)` 要下一个值，`g` 就从上次停下的地方接着跑，跑到下一个 `yield` 停下： + +```python +def count_to_two(): + print(" 生成器里：开始") + yield 1 + print(" 生成器里：从第一个 yield 后面接着跑") + yield 2 + print(" 生成器里：跑到函数末尾") + +g = count_to_two() # 只建了生成器对象，函数体一行都没执行 +print("外面：建好了", type(g).__name__) +print("外面：拿到", next(g)) # 跑到第一个 yield 停下，把 1 交出来 +print("外面：拿到", next(g)) # 从停下的地方接着跑，到第二个 yield 停下 +try: + next(g) # 接着跑到函数末尾，没有值可交了 +except StopIteration: + print("外面：收到 StopIteration，生成器跑完了") +``` + +实测输出： + +``` +外面：建好了 generator + 生成器里：开始 +外面：拿到 1 + 生成器里：从第一个 yield 后面接着跑 +外面：拿到 2 + 生成器里：跑到函数末尾 +外面：收到 StopIteration，生成器跑完了 +``` + +- `count_to_two()` 只建了生成器对象，函数体一行都没执行，所以「开始」排在「建好了」后面。 +- 第一次 `next(g)` 从函数开头跑，打印「开始」，到 `yield 1` 停下，把 1 交给外面。 +- 第二次 `next(g)` 从 `yield 1` 的下一行接着跑，打印一行，到 `yield 2` 停下，交出 2。 +- 第三次 `next(g)` 接着跑到函数末尾，已经没有值可交了，于是抛出 `StopIteration`。 + +> [!term] StopIteration +> Python 内置的一个异常，意思是「没有下一个值了」。生成器的函数体跑到末尾或者执行了 `return`，再对它调 `next()` 或 `send()`，就会抛出它。`return` 后面的值放在这个异常的 `value` 属性里。它是一个正常的结束信号，不是出错。 + +`for` 循环背后就是这件事：反复调 `next`，收到 `StopIteration` 就结束循环。所以平时用 `for` 遍历生成器，从来看不到这个异常： + +```python +for x in count_to_two(): # for 循环就是反复调 next，收到 StopIteration 就结束 + print("for 拿到", x) +``` + +实测打印「for 拿到 1」「for 拿到 2」，中间夹着生成器里的那几行，然后循环自己结束了。 + +外面除了用 `next` 要值，还能用 `send` 往生成器里传一个值进去。`yield` 本身也是一个表达式：它交出一个值，停下，等外面下次 `send(v)` 时，`v` 就成了这个 `yield` 表达式的值： + +```python +def echo(): + received = yield "第一次交出的值" + print(" 生成器里：yield 表达式的值是", received) + return "函数的返回值" + +g = echo() +print("外面：拿到", g.send(None)) # 第一次只能 send(None)，效果和 next(g) 一样 +try: + g.send("你好") # "你好" 成了 yield 表达式的值，然后函数跑到 return +except StopIteration as e: + print("外面：StopIteration，返回值在 e.value 里：", e.value) +``` + +实测：第一次拿到「第一次交出的值」，生成器里打印「yield 表达式的值是 你好」，最后外面收到 `StopIteration`，`e.value` 是「函数的返回值」。第一次只能 `send(None)`，因为生成器还没跑到任何 `yield`，没有地方接收传进来的值，这时 `send(None)` 和 `next(g)` 效果一样。 + +协程的返回值也是这样交出来的： + +```python +async def add_one(): + return 41 + 1 + +coro = add_one() +try: + coro.send(None) # 没有 await，一次就跑到 return +except StopIteration as e: + print("协程的返回值也在 StopIteration 里：", e.value) +``` + +实测打印「协程的返回值也在 StopIteration 里： 42」。`asyncio` 的 Task 就是靠接住这个异常，拿到协程的结果。 #### 协程怎么停下、怎么接着跑 -> [!term] 生成器（generator） -> 函数体里有 `yield` 的函数。调用它不执行函数体，只得到一个生成器对象。每次调它的 `send()`，它就从上次停下的地方接着跑，跑到下一个 `yield` 停下，`yield` 出来的值就是 `send()` 的返回值。函数跑完时，`send()` 抛出 `StopIteration`。 - -协程对象也有 `send()`，用法和生成器一样。`await` 一个对象时，Python 会调用这个对象的 `__await__()`，它通常就是一个生成器，里面的 `yield` 就是协程的暂停点： +协程对象也有 `send()`，用法和生成器一样。区别是协程的函数体里不写 `yield`，它在 `await` 处停下。`await` 后面能写什么，有一个专门的说法： + +> [!term] 可等待对象（awaitable） +> 能写在 `await` 后面的对象：协程、`asyncio` 的 Task 和 Future，或者任何定义了 `__await__` 方法的对象。`__await__` 要返回一个迭代器，通常就是一个生成器。 + +> [!term] 挂起点（suspension point） +> 协程执行到这里会停下、把控制权交给外面的那个位置。在 Python 里，`await x` 会调用 `x.__await__()`，协程就停在这个生成器里的 `yield` 上。`yield` 出来的值穿过协程，成为外面那次 `send()` 的返回值。外面下次再 `send()`，协程就从这个 `yield` 的下一行接着跑。 + +下面的 `Box` 就是一个最小的可等待对象（实测 `isinstance(Box(), collections.abc.Awaitable)` 是 True，`Box().__await__()` 是一个生成器）： ```python @@ -562,5 +654,5 @@ def __await__(self): if not self.done: - yield self # 暂停点：把自己交给外面调 send 的人 + yield self # 挂起点：协程停在这里，self 交给外面调 send 的人 return self.value # 恢复以后，这就是 await 表达式的值