Python 技能提升（三）

global 和 nonlocal

b = '全局变量 global variable'def foo():a = '局部变量 local variable'# 在局部里面操作全局变量，需要加上声明global bb = b + '！！！'print(b)foo()
# 全局变量 global variable！！！
b = '全局变量 global variable'def foo():a = '局部变量 local variable'# 在二级局部变量里面操作一级局部变量，则使用 nonlocal 进行声明def inner_foo():nonlocal aa = a + '！！！'print(a)inner_foo()print(a)foo()
# 局部变量 local variable！！！
# 局部变量 local variable！！！

协程

概念

基本认识

  • 协程不是计算机提供的，它由程序员认为创造
  • 协程（Coroutine），也可以被称为微线程，是一种用户态内的上下文切换技术
  • 简单来说，就是通过一个线程实现代码块相互切换执行

实现协程的方式

  • 通过第三方模块 greenlet
  • yield 关键字
  • asyncio 装饰器（Python 3.4）
  • async、await 关键字（Python 3.5）【推荐】

实现

通过 greenlet 实现（了解）

pip install greenlet

from greenlet import greenletdef func1():print(1)		# 第2步：输出1gr2.switch()	# 第3步：切换到 func2 函数print(2)		# 第6步：输出2gr2.switch()	# 第7步：切换到 func2 函数，从上一次执行的位置继续向后执行def func2():print(3)		# 第4步：输出 3gr1.switch()	# 第5步：切换到 func1 函数，从上一次执行的位置继续向后执行print(4)		# 第8步：输出4gr1 = greenlet(func1)
gr2 = greenlet(func2)gr1.switch()  # 第1步：去执行 func1 函数

通过 yield 关键字（了解）

def func1():yield 1yield from func2()yield 2def func2():yield 3yield 4# 调用生成器函数，返回生成器对象
obj = func1()
print(obj)# for...in... 背后会不断调用 next(obj) 来获取 yield 产生的数据
for i in obj:print(i)# <generator object func1 at 0x0000025CB2A84E80>
# 1
# 3
# 4
# 2"""
从上面的输出结果来看，我们通过 yield 实现了协程：先在func1中输出1，然后切换到func2中输出3，
接着继续输出4，最后又切换到func1中输出2
"""

通过 asyncio 模块（了解）

  • 在 Python 3.4 版本中引入了 asyncio 模块
import asyncio@asyncio.coroutine
def func1():print('正在发送请求下载图片A')yield from asyncio.sleep(2)  # 遇到IO耗时操作，自动切换到task_list中的其他任务print('图片A下载完成')@asyncio.coroutine
def func2():print('正在发送请求下载图片B')yield from asyncio.sleep(2)  # 遇到IO耗时操作，自动切换到task_list中的其他任务print('图片B下载完成')task_list = [asyncio.ensure_future(func1()),asyncio.ensure_future(func2()),
]# 创建一个事件循环对象
loop = asyncio.get_event_loop()# 让事件循环对象，执行"任务列表"里面的任务
loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list))

通过 async 和 await 关键字（掌握）

  • 在 Python 3.5 版本中引入了 async 和 await 关键字
import asyncioasync def func1():print('正在发送请求下载图片A')await asyncio.sleep(3)  # 遇到IO耗时操作，自动切换到task_list中的其他任务print('图片A下载完成')async def func2():print('正在发送请求下载图片B')await asyncio.sleep(1)  # 遇到IO耗时操作，自动切换到task_list中的其他任务print('图片B下载完成')task_list = [asyncio.ensure_future(func1()),asyncio.ensure_future(func2()),
]loop = asyncio.get_event_loop()  # 创建一个事件循环对象
loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list))  # 让事件循环对象，执行"任务列表"里面的任务
# 在 Python 3.7 版本中，可以使用 asyncio.run() 来替代上面两行代码# 运行结果：
# 正在发送请求下载图片A
# 正在发送请求下载图片B
# 图片B下载完成
# 图片A下载完成

协程函数与协程对象

import asyncio
import time# 协程函数
async def func():print('执行中...')await asyncio.sleep(3)print('执行完毕！')# 协程对象
obj = func()  # 注意：在创建协程对象时，函数内部代码不会执行# 执行协程函数
# loop = asyncio.get_event_loop()  # 创建一个事件循环对象
# loop.run_until_complete(obj)     # 让事件循环对象做一些任务
asyncio.run(obj)  # 此行代码可以替代上面两行代码

await

# await + 可等待对象（协程对象、Future对象、Task对象）import asyncioasync def foo1():print('开始执行 foo1 内部代码')# 遇到IO操作时，挂起当前协程（任务），等IO操作完成之后再继续往下执行# 当协程挂起时，事件循环可以去执行其他协程（任务）response = await foo2()print('IO请求结束，结果为', response)print('结束执行 foo1 内部代码')async def foo2():print('Start foo2')await asyncio.sleep(2)print('End foo2')return 'OK'asyncio.run(foo1())# 开始执行 foo1 内部代码
# Start foo2
# End foo2
# IO请求结束，结果为 OK
# 结束执行 foo1 内部代码
import asyncioasync def foo1():print('开始执行 foo1 内部代码')response = await foo2()print('IO请求结束，结果为', response)response = await foo2()print('IO请求结束，结果为', response)print('结束执行 foo1 内部代码')async def foo2():print('Start foo2')await asyncio.sleep(2)print('End foo2')return 'OK'asyncio.run(foo1())# 开始执行 foo1 内部代码
# Start foo2
# End foo2
# IO请求结束，结果为 OK
# Start foo2
# End foo2
# IO请求结束，结果为 OK
# 结束执行 foo1 内部代码

task 对象

  • 用于在事件循环中添加多个任务的
import asyncioasync def foo2(name: str):print(f'{name}开始执行')await asyncio.sleep(2)print(f'{name}结束执行')return f'{name} OK'async def foo1():print('foo1 开始')# 创建task对象，将当前执行func函数任务添加到事件循环中task1 = asyncio.create_task(foo2('task_1'))# 创建task对象，将当前执行func函数任务添加到事件循环中task2 = asyncio.create_task(foo2('task_2'))response1 = await task1print(response1)response2 = await task2print(response2)print('foo1 结束')asyncio.run(foo1())  # 通过协程函数创建一个协程对象，充当参数传入asyncio.run()函数中# foo1 开始
# task_1开始执行
# task_2开始执行
# task_1结束执行
# task_2结束执行
# task_1 OK
# task_2 OK
# foo1 结束
import asyncioasync def foo2(name: str):print(f'{name}开始执行')await asyncio.sleep(2)print(f'{name}结束执行')return f'{name} OK'async def foo1():print('foo1 开始')task_list = [asyncio.create_task(foo2('task_1')),asyncio.create_task(foo2('task_2')),]return_value, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=2)  # 默认 timeout=None。如果超时，pending里面会有一个"待处理的任务"对象print(return_value)  # 返回一个集合print(pending)  # 返回一个集合print('foo1 结束')asyncio.run(foo1())

future 对象

  • task 继承 future，task 对象内部 await 结果的处理基于 future 对象来的
import asyncioasync def set_after(future):await asyncio.sleep(2)future.set_result('666')async def main():# 获取当前事件循环loop = asyncio.get_running_loop()# 创建一个任务(future对象),这个任务什么都不干future = loop.create_future()# 创建一个任务(task对象),绑定了set_after函数,函数内部在2s之后,会给future赋值# 即:手动设置future任务的最终结果,那么future就可以结束了await loop.create_task(set_after(future))# 等待任务最终结果,没有结果会一直等待下去data = await futureprint(data)  # 666asyncio.run(main())

异步迭代器

import asyncio
import randomclass Reader(object):"""自定义异步迭代器"""def __init__(self):self.count = 0def __aiter__(self):return selfasync def readline(self):await asyncio.sleep(random.randint(1, 5))self.count += 1if self.count == 100:return Nonereturn self.countasync def __anext__(self):val = await self.readline()if val is None:raise StopAsyncIterationreturn valasync def func():obj = Reader()async for i in obj:  # 背后会不断的调用 __anext__() 方法print(i)asyncio.run(func())

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