这篇文章将为大家详细讲解有关python中如何使用生成器封装协程类，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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自从python2.2提供了yield关键字之后，python的生成器的很大一部分用途就是可以用来构建协同程序，能够将函数挂起返回中间值并能从上次离开的地方继续执行。python2.5的时候，这种生成器更加接近完全的协程，因为提供了将值和异常传递回到一个继续执行的函数中，当等待生成器的时候，生成器能返回控制。

python提供的生成器设施：

• yield：能够将自己挂起，并提供一个返回值给等待方

• send：唤起一个被挂起的生成器，并能够传递一个参数，可以在生成器中抛出异常

• next：本质上相当于send(None)，对每个生成器的第一次调用必须不能传递参数

• close：主动退出一个生成器

python封装

虽然python3提供了asyncio这样的异步IO库，而且也有greenlet等其他协程库，但目前的需求并不是实际的网络IO并发操作，而是需要模拟状态机的运行，因此使用协程可以很方便的模拟，并加入认为的控制，下面是封装的一个python类。

class Coroutine(object):

  """ Base class of the general coroutine object """

  STATE_RUNNING = 0
  STATE_WAITING = 1
  STATE_CLOSING = 2

  def __init__(self):
    self.state = Coroutine.STATE_WAITING
    self.started = False
    self.args = None
    self.routine = self._co()

  def _co(self):
    self.ret = None
    while True:
      self.args = yield self.ret
      if not self.started:
        self.started = True
        continue
      else:
        self.state = Coroutine.STATE_RUNNING
        self.ret = self.run(self.args)
      if self.state == Coroutine.STATE_CLOSING:
        break
      self.state = Coroutine.STATE_WAITING

  def start(self):
    """ Start the generator """
    if self.routine is None:
      raise RuntimeError('NO task to start running!')
    self.started = True
    self.routine.next()

  def finish(self):
    """ Finish the execution of this routine """
    self.state = Coroutine.STATE_CLOSING
    self.routine.close()

  def run(self, args):
    """ The runing method to be executed every once time"""
    raise NotImplementedError

  def execute(self, arg_obj):
    """ Awake this routine to execute once time """
    return self.routine.send(arg_obj)

基于上述封装，下面实现了一个协同的生产者消费者示例：

class ProducerCoroutine(Coroutine):

  """ The Producer concrete coroutine """

  def __init__(self, cnsmr):
    if not isinstance(cnsmr, Coroutine):
      raise RuntimeError('Consumer is not a Coroutine object')
    self.consumer = cnsmr
    self.consumer.start()
    super(ProducerCoroutine, self).__init__()

  def run(self, args):
    print 'produce ', args
    ret = self.consumer.execute(args)
    print 'consumer return:', ret

  def __call__(self, args):
    """ Custom method for the specific logic """
    self.start()
    while len(args) > 0:
      p = args.pop()
      self.execute(p)
    self.finish()


class ConsumerCoroutine(Coroutine):

  """ The Consumer concrete coroutine """

  def __init__(self):
    super(ConsumerCoroutine, self).__init__()

  def run(self, args):
    print 'consumer get args: ', args
    return 'hahaha' + repr(args)

运行结果如下：

produce 4
consumer get args: 4
consumer return: hahaha4
produce 3
consumer get args: 3
consumer return: hahaha3
produce 2
consumer get args: 2
consumer return: hahaha2
produce 1
consumer get args: 1
consumer return: hahaha1
produce 0
consumer get args: 0
consumer return: hahaha0

关于“python中如何使用生成器封装协程类”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

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