Python 异步编程原理篇之新旧协程实现对比

协程的发展流程

再来回顾一下协程的发展流程：

python2.5 为生成器引用.send()、.throw()、.close()方法

python3.3 为引入yield from，可以接收返回值，可以使用yield from定义协程

Python3.4 加入了asyncio模块

Python3.5 增加async、await关键字，在语法层面的提供支持

python3.7 使用 async def + await 的方式定义协程

python3.10 移除 以 yield from 的方式定义协程

旧协程是指以yield、yield from等生成器语法为基础的协程实现

新协程是指以asyncio、async、await等关键字为基础的协程实现

两种协程的实现方式在协程发展史上有一段交集，并且旧协程基于生成器的协程语法让生成器和协程两个概念混淆，所以对学习者会造成一定的困扰。本篇主要说明两种协程的实现方式的差异。

旧协程回顾

旧协程以yield关键字为核心，通过yield关键提供的代码执行暂停、恢复的能力，实现函数交替的执行，cpu的转让等能力。

import time

def consume():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        print(f'[consumer] 开始消费 {n}...')
        time.sleep(1)
        r = f'{n} 消费完成'

def produce(c):
    next(c)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print(f'[producer] 生产了 {n}...')
        r = c.send(n)
        print(f'[producer] consumer return: {r}')
    c.close()

if __name__=='__main__':
    c = consume()
    produce(c)

执行结果：

[producer] 生产了 1...
[consumer] 开始消费 1...
[producer] consumer return: 1 消费完成
[producer] 生产了 2...
[consumer] 开始消费 2...
[producer] consumer return: 2 消费完成
[producer] 生产了 3...
[consumer] 开始消费 3...
[producer] consumer return: 3 消费完成
[producer] 生产了 4...
[consumer] 开始消费 4...
[producer] consumer return: 4 消费完成
[producer] 生产了 5...
[consumer] 开始消费 5...
[producer] consumer return: 5 消费完成

结果分析：

当消费者consume执行到n = yield r时，流程暂停，将cpu交还给调用方produce。

在asyncio初识篇中提到过，协程最重要的两个因素是事件循环+ 任务。用yield实现的协程中，consume和 produce中的 while循环共同作用下实现了一个事件循环的功能，yield 和 send实现了任务的暂停和继续执行。

总结来说协程需要的两个能力事件循环和任务暂停和继续，在旧协程中的实现分别是：

1. 事件循环通过手动编写while循环代码实现
2. 代码暂停继续执行通过yield生成器的能力实现

新协程回顾

新协程是asyncio、async、await等关键字实现的。新协程是基于事件循环机制实现的，核心能力包括事件循环，任务，回调机制等。三者提供的能力分别是

1. asyncio 提供了事件循环
2. async 提供了协程标识
3. await 提供了流程挂起能力

import asyncio

async def coro1():
    print("start coro1")
    await asyncio.sleep(2)
    print("end coro1")

async def coro2():
    print("start coro2")
    await asyncio.sleep(1)
    print("end coro2")

# 创建事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 创建任务
task1 = loop.create_task(coro1())
task2 = loop.create_task(coro2())

# 运行协程
loop.run_until_complete(asyncio.gather(task1, task2))

# 关闭事件循环
loop.close()

结果

start coro1
start coro2
end coro2
end coro1

结果分析：

当coro1执行到 await asyncio.sleep(2)时，流程挂起，将cpu交还给事件循环，等待事件循环的下一次调度，而事件循环调度到coro2继续执行。

协程的两个重要能力事件循环和 任务暂停和继续 ，分别的实现者：

1. 事件循环通过asyncio提供的loop实现
2. 程序挂起通过 await 关键字实现

新酒协程实现的对比

asyncio 和 yield 是用于实现异步编程的两种不同的机制。

yield 是一种用于生成器（Generator）函数的关键字，用于创建可暂停和恢复执行的函数。当一个函数中包含 yield 语句时，它会返回一个生成器对象，可以通过调用生成器的 next() 方法或使用 for 循环来逐步迭代生成器函数中的值。

通过使用 yield，我们可以将一个函数分割成多个代码块，并在每个代码块之间进行切换执行。这使得我们可以在函数执行过程中临时挂起函数的执行，然后再次恢复执行。

asyncio 是 Python 提供的标准库，用于编写异步代码。它基于事件循环（Event Loop）模式，允许我们在单线程中处理多个并发任务，并通过协程（Coroutine）来管理异步操作。

asyncio 使用了 async 和 await 这两个关键字来定义协程函数。在协程函数中可以使用 await 关键字来暂停当前协程的执行，等待某个异步操作的完成，然后恢复执行。

总结来说：

旧协程：通过yield关键字的暂停和恢复执行的能力实现协程

新协程：通过事件循环机制，await关键字挂起流程能力实现协程

await 和 yield 的关系

await 关键字和 yield 关键字都可以用于控制流的暂停和恢复，都属于python的关键字，但是它们在协程的实现上有所不同。

相同点：

1. 控制流暂停和恢复：无论是 await 还是 yield，它们都可以使代码在某个点暂停执行，并在稍后的时间点继续执行。
2. 协程支持：await 和 yield 都与协程（Coroutine）密切相关。它们都能够用于定义和管理协程，使得异步代码的编写更加简单和易读。

区别：

1. 语法差异：await 是 Python 3.5 引入的关键字，用于异步函数中暂停执行等待异步操作完成。而 yield 是早期协程的关键字，主要用于生成器（Generator）函数，用于创建迭代器和实现惰性计算，早期通过生成器的能力来实现协程。
2. 语义：

• await 表示当前协程需要等待一个异步操作的完成，并挂起执行，让其他任务有机会执行。

• yield 是将执行的控制权交给调用方，同时保存函数的状态，以便在下次迭代时从上一次暂停的位置恢复执行。

    await将程序挂起，让事件循环调度新的任务。yield将程序挂起，等待调用方的下一步指令。
  

1. 上下文：await 必须在异步上下文中使用，例如在异步函数中或者在 async with 块中。而 yield 可以在普通函数中使用，即使没有使用协程的上下文。
2. 返回值：yield 返回生成器对象，通过调用 next() 方法或使用 for 循环逐步迭代生成器中的值。而 await 返回一个可等待对象（Awaitable），它可以是 Future、Task、Coroutine 等。

总结：

await 不是通过 yield 来实现的程序暂停和执行，两者有相似的能力，但完全没有调用关系，都是属于python关键字。

• await 适用于异步编程场景，用于等待异步操作的完成，同时支持更灵活的协程管理。
• yield 则主要用于生成器函数，用于实现迭代器和惰性计算。

它们在应用场景和语法上存在一些差异，但都为我们提供了控制流的暂停和恢复的能力。

以上就是新旧协程的实现方法，对比了两种协程的实现方法，比较了yield关键字既作为生成器又实现协程有点混淆的用法，比较了都可以暂停恢复的关键字yield和await。这些内容是协程原理的核心知识，理解有难度。