异步编程之Generator(1)——领略魅力

异步编程系列教程：

1. (翻译)异步编程之Promise(1)——初见魅力
2. 异步编程之Promise(2)：探究原理
3. 异步编程之Promise(3)：拓展进阶
4. 异步编程之Generator(1)——领略魅力
5. 异步编程之Generator(2)——剖析特性
6. 异步编程之co——源码分析

为何使用Generator

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回顾一下我们之前学习的promise。我们巧妙利用了promise/deferred模式，用链式结构代替了嵌套回调的结构，大大缓解了回调地狱。我们再来看看之前我们举的那个异步串行队列的例子吧！假设我们有一个hello.txt，里面存了一个JSON文件的文件名，我们需要得到JSON文件的message属性的值。步骤如下：

1. 读取hello.txt文件
2. 得到JSON文件名,再次读取文件
3. 得到JSON数据后，进行JSON解析
4. 获得JSON的message属性

Promise链式调用

这个例子我们之前也是举过非常多次的，我们尝试使用Promise链式结构完成：

//这里的readFile已经是promise化的异步API
readFile('hello.txt', 'utf-8')
    .then(function(filename){
        return readFile(filename, 'utf-8');
    })
    .then(JSON.parse)
    .then(function(data){
        console.log(data.message);
    })
    .catch(function(err){
        console.error(err.message);
    });

这样一看下来，promise好像并没有多大问题，思维是线性的，而且错误处理也很友好。我们只需要把上一层执行后的结果通过then()传到下一步执行即可。嗯，但不得不说被链式结构束缚后，我们并没有得到一种酣畅淋漓的编程体验。

同步API

我们要写的爽，当然是要将异步编程得到同步编程的体验，这样我们直接使用同步API看一下是怎样的：

var filename = fs.readFileSync('hello.txt', 'utf-8');
var json = fs.readFileSync(filename, 'utf-8');
console.log(JSON.parse(json).message);

同步的写法清晰明了，而且更符合我们以往的编程习惯。但是同步API阻塞代码这个弊病会在Javascript的单线程执行中非常明显。我们到底有没有一种既可以非常接近同步编程的写法，又可以异步不阻塞代码执行呢？既然问出这种问题，答案当然是有的，就是今天的主角：Generator。

Generator使用co写法

Generator，顾名思义是一个构造器，它本身是用来生成迭代器的。它是ES6的新东西，所以你为了使用它，需要在node中开启harmony模式才能体验到它。

$ node --harmony

基于Generator，TJ大神做了一个co库。co在最新的版本里，结合Generator和Promise改善了异步编程的体验，也就是我们之前说的：既可以同步，又不会阻塞。

还是一样的例子，我们结合promise的代码和同步API的代码对比看看：

co(function* (){
    var filename = yield readFile('hello.txt', 'utf-8');
    var json = yield readFile(filename, 'utf-8');
    return JSON.parse(json).message;
}).then(console.log, console.error);

非常像有没有，我们不再需要将每一次异步的结果都放在then()中进行处理，我们可以通过类似于同步的写法调用Promise异步API，大大提升编程体验。最后co()返回了一个promise对象，提供我们做最后的数据处理和错误处理。我们从同步API转到co，仅仅需要做到以下几点：

• co里面传的函数标识符需要加上*号，function*。这也就是Generator函数
• 调用promise异步API之前，都要加上yield标识符
• 将需要做最后处理的数据return出来，在then()中进行处理即可

预习Generator

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我们在举完异步串行的例子后，这次的文章就接近尾声了。最后我们可以大致了解一下co到底是如何运作的呢？我们会在接下来的文章进行深究，这一次就简单说一说，你当作预习就可以了：

Generator相关

1. Generator生成迭代器后，等待迭代器的next()指令启动。
2. 启动迭代器后，代码会运行到yield处停止。并返回一个{value: AnyType, done: Boolean}对象，value是这次执行的结果，done是迭代是否结束。并等待下一次的next()指令。
3. next()再次启动后。若done属性不为true，则可以继续从上一次停止的地方继续迭代。
4. 一直重复2，3步骤，直到done为true。

co相关

1. co内部的迭代器对象是被封装成Promise的。
2. yield后面跟的必须是一个promise化的异步API，所以next()得到的结果是一个promise对象。
3. 若迭代没有结束，则co会自动为该异步promise对象的resolve中，增添一个next()。通过前面的异步执行完回调后，再调用next()，使迭代器的代码不断向前执行。
4. 若迭代结束，则直接调用整个迭代器对象的resolve。

总结

或许现在大家看的是一知半解，或许很兴奋想知道更多相关的。若仅仅是想学会用co，我想上面的大概已经足够你看了。但是想更深入，你必须先弄懂promise的原理和Generator的相关特性。最后使用co库一定会得心应手。

接下来，我会先讲一些关于Generator的相关特性，再配合之前说过的promise，深入到co的源码学习中。