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yield 一个对象
返回这个对象
暂停这个函数
等待下次next重新激活
def my_gen():
print('第一次执行')
a = yield 1
print('a is:', a)
print('第二次执行')
b = yield 2
print('b is:', b)
print('第三次执行')
c = yield 3
print('c is:', c)
g = my_gen()
v1 = next(g)
print(v1)
v2 = next(g)
print(v2)
v3 = next(g)
print(v3)
send 一个对象
激活生成器
执行生成器里面的代码
遇到yield回到调用位置
def my_gen():
print('第一次执行')
a = yield 1
print('a is:', a)
print('第二次执行')
b = yield 2
print('b is:', b)
print('第三次执行')
c = yield 3
print('c is:', c)
g = my_gen()
v1 = next(g) #相当于g.send(None) ，生成器的启动需要next或者send(None)，否则报错
print(v1)
v2 = g.send('cainiao')
print(v2)
v3 = g.send('xiaobai')
print(v3)
import random
import time
#消费者
def consumer():
while True:
data = yield
print('消费者拿到：', data)
#生产者
def producer(cos):
next(cos) #激活生成器对象，让他执行到yield
while True:
item = random.randint(0, 99) #随机生产一个数
print('生产者生产了:', item)
cos.send(item) #把item给消费者，切换到消费者函数
time.sleep(2)
c = consumer() #返回一个生成器对象
producer(c)
pip install greenletfrom greenlet import greenlet
import random
import time
#消费者
def consumer():
while True:
item = p.switch() #切换到生产者，并等待生产者传入item
print('消费者拿到：', item)
#生产者
def producer():
while True:
item = random.randint(0, 99) #随机生产一个数
print('生产者生产了:', item)
c.switch(item) #将item传给消费者，切换到消费者函数
time.sleep(2) #每生产一个就休息一些，方便我们看效果
c = greenlet(consumer) #将一个普通的函数变成协程
p = greenlet(producer)
c.switch() #运行消费者
虽然，我们有了 基于 epoll 的回调式编程模式，但是却难以使用。即使我们可以通过配合 生成器协程 进行复杂的封装，以简化编程难度。但是仍然有一个大的问题： 封装难度大，现有代码几乎完全要重写gevent，通过封装了 libev（基于epoll） 和 greenlet 两个库。帮我们做好封装，允许我们以类似于线程的方式使用协程。以至于我们几乎不用重写原来的代码就能充分利用 epoll 和 协程 威力。
安装：pip install gevent
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_socket() #打了这个补丁，下面导入的socket都会被epoll监控
import socket
def func(conn):
while True:
data = conn.recv(1024)
if data:
print('接受的数据%s'%data.decode())
conn.send(data)
else:
conn.close()
break
server = socket.socket()
server.bind(('0.0.0.0', 7001))
server.listen()
print('等待连接......')
while True:
conn, addr = server.accept()
print('{}上线'.format(addr))
gevent.spawn(func, conn) #创建一个协程
运行结果：
遇到阻塞就切换到另一个协程继续执行 ！
总结：
充分利用cpu多进程，用线程来做计算密集型任务，gevent来做IO密集型任务。
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