Python控制流程-协程（1）

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。

具体的协程的使用：

1.在协程中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.

2.协程可能从调用方接受数据，调用方是通过send(datum)的方式把数据提供给协程使用，而不是next(...)函数，通常调用方会把值推送给协程。

3.协程可以把控制器让给中心调度程序，从而激活其他的协程

协程的过程：

一个简单的例子：

        上述例子中，yield 的右边没有表达式，所以这里默认产出的值是None。因为一开始生成器还没有启动，不会停在yield处，所以需要先调用next()函数。在激活了协程之后，程序就会运行到x = yield。当我们调用send方法后yield会收到这个值并赋值给x，而当程序运行到协程定义体的末尾时和用生成器的时候一样会抛出StopIteration异常。

        协程在运行过程中有四个状态：

1.GEN_CREATE:等待开始执行

2.GEN_RUNNING:解释器正在执行，这个状态一般看不到

3.GEN_SUSPENDED:在yield表达式处暂停

4.GEN_CLOSED:执行结束

        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才能调用send方法，例如sc.send('wolf')。不过，如果协程还没激活（即'GEN_CREATED'），情况就不同了。因此，始终要调用next(sc)激活协程——也可以调用sc.send(None)， 效果一样。

        最先调用next(sc)函数这一步通常称为“预激”（prime）协程（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）。

        通过以下的例子可以更全面了解协程在运行过程中的跳转与输出：

实例：使用协程计算平均值

        上例是一个死循环，只要不断向协程中传值，就会一直计算平均值。

        通过以上三个例子会发现，在使用协程的时候必须要通过next(...)方式激活协程，如果不预激，这个协程就无法使用。如果哪天在代码中遗忘了那么就出问题了，所以有一种预激协程的装饰器，可以帮助我们干这件事。

预激协程的装饰器

        如上所示，在每个使用协程的地方调用装饰器，就能自动完成预激。很多框架都提供了处理协程的特殊装饰器，也就不需要我们来手动编写。比如我常用的Tornado框架中，就可以直接使用tornado.gen装饰器。

        使用yield from句法调用协程时，会自动预激，因此与上述样例中@coroutine等装饰器不兼容，之后会具体讲述。

终止协程和异常处理

        协程中未处理的异常会向上冒泡，传给next函数或send方法的调用方（即触发协程的对象）。比如我们在之前求平均值的例子中，不传数字而传字符串，就会有如下所示：

        协程会如上所示抛出异常，并直接终止协程。如果尝试继续传入正确的数值，会抛出协程已终止的异常：

        上例中暗示了终止协程的一种方式：发送某个哨符值，让协程退出。内置的None和Ellipsis等常量经常用作哨符值。Ellipsis的优点是，数据流中不太常有这个值。甚至可以把StopIteration类（类本身，而不是实例，也不抛出）作为哨符值；也就是说，是像这样使用的：ag.send(StopIteration)。

        从python2.5开始客户端代码在生成器对象上调用两个方法，显示的把异常发送给协程:

分别为：throw和close

generator.throw:

会让生成器在暂停的yield表达式处抛出指定的异常，如果生成器处理了抛出的异常，代码会向前执行到下一个yield表达式，而产出的值会成为调用generator.throw方法代码的返回值。如果生成器没有处理抛出的异常，异常会向上冒泡，传到调用方的上下文中。

generator.close:

会让生成器在暂停的yield表达式处抛出GeneratorExit异常。如果生成器没有处理这个异常，或者抛出了StopIteration异常，调用方不会报错，如果收到GeneratorExit异常，生成器一定不能产出值，否则解释器会抛出RuntimeError异常。生成器抛出的异常会向上冒泡，传给调用方。

具体使用样例如下：

        当传入我们定义的异常时不会影响协程，协程不会停止，可以继续send。但是如果是没有处理的异常的时候，就会报错，并且协程会被终止。

关于yield from

        首先要知道，yield from是全新的语言结构。它的作用比yield多很多，因此人们认为继续使用那个关键字多少会引起误解。在其他语言中，类似的结构使用await关键字， 这个名称好多了， 因为它传达了至关重要的一点：在生成器gen中使用yield from subgen()时，subgen会获得控制权，把产出的值传给gen的调用方，即调用方可以直接控制subgen。与此同时，gen会阻塞，等待subgen终止。

        yield from x表达式对x对象所做的第一件事是，调用iter(x)，从中获取迭代器，因此x可以是任何可迭代的对象。

        下面是一个yield from可以简化yield表达式的例子：

        这两种的方式的结果是一样的，但是这样看来yield from更加简洁，但是yield from的作用可不仅仅是替代产出值的嵌套for循环。

        yield from的主要功能是打开双向通道，把最外层的调用方与最内层的子生成器连接起来，这样二者可以直接发送和产出值，还可以直接传入异常，而不用再像之前那样在位于中间的协程中添加大量处理异常的代码。

        因为yield语法需要在python3环境下使用，所以在此不再继续扩展，之后再接着说这块。