# 10.12 【并发编程】生成器与协程,你分清了吗?
如你所见,下面这代码将定义一个生成器的。
```python
import time
def eat():
while True:
if food:
print("小明 吃完{}了".format(food))
yield
print("小明 要开始吃{}...".format(food))
time.sleep(1)
food = None
MING = eat() # 产生一个生成器
MING.send(None) # 预激
food = "面包"
MING.send('面包')
MING.send('苹果')
MING.send('香肠')
```
运行一下,从结果中可以看出,不管我们塞给小明什么东西,小明都将只能将他们当成面包吃。
```
小明 要开始吃面包...
小明 吃完面包了
小明 要开始吃面包...
小明 吃完面包了
小明 要开始吃面包...
小明 吃完面包了
```
那再来看一下协程的。
```python
import time
def eat():
food = None
while True:
if food:
print("小明 吃完{}了".format(food))
food = yield
print("小明 开始吃{}...".format(food))
time.sleep(1)
MING = eat() # 产生一个生成器
MING.send(None) # 预激
MING.send('面包')
MING.send('苹果')
MING.send('香肠')
```
运行一下,从结果中可以看出,小明已经可以感知我们塞给他的是什么食物。
```
小明 开始吃面包...
小明 吃完面包了
小明 开始吃苹果...
小明 吃完苹果了
小明 开始吃香肠...
小明 吃完香肠了
```
仔细观察一下,上面两段代码并没有太大的区别,我们将主要关注点集中在 `yidld` 关键词上。
可以发现,生成器里 `yield` 左边并没有变量,而在协程里,`yield` 左边有一个变量。
在函数被调用后,一个生成器就产生了,而一般的生成器不能再往生成器内部传递参数了,而这个当生成器里的 yield 左边有变量时,就不一样了,它仍然可以在外部接收新的参数。这就是生成器与协程的最大区别。
**协程的优点:**
- 线程属于系统级别调度,而协程是程序员级别的调度。使用协程避免了无意义的调度,减少了线程上下文切换的开销,由此可以提高性能。
- 高并发+高扩展性+低成本:一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。
- 无需原子操作锁定及同步的开销
- 方便切换控制流,简化编程模型
**协程的缺点:**
(1)无法利用多核资源:协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要,除非是cpu密集型应用。
(2)进行阻塞(Blocking)操作(如IO时)会阻塞掉整个程序
协程很类似于Javascript单线程下异步处理的概念,协程同样是单线程的,之所以能够进行并发是因为通过某种方式保存了执行栈的上下文,在一定条件下将执行权交由其他栈,在一定条件下又通过执行栈上下文恢复栈。
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- 9.5 【调试技巧】使用 PDB 进行无界面调试
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- 9.8 【调试技巧】使用 PyCharm 进行远程调试
- 第十章:并发编程
- 10.1 【并发编程】从性能角度初探并发编程
- 10.2 【并发编程】创建多线程的几种方法
- 10.3 【并发编程】谈谈线程中的“锁机制”
- 10.4 【并发编程】线程消息通信机制
- 10.5 【并发编程】线程中的信息隔离
- 10.6 【并发编程】线程池创建的几种方法
- 10.7 【并发编程】从 yield 开始入门协程
- 10.8 【并发编程】深入理解yield from语法
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- 10.10 【并发编程】深入异步IO框架:asyncio 中篇
- 10.11 【并发编程】实战异步IO框架:asyncio 下篇
- 10.12 【并发编程】生成器与协程,你分清了吗?
- 10.14 【并发编程】浅谈线程安全那些事儿
- 第十二章:虚拟环境
- 12.1 【虚拟环境】为什么要有虚拟环境?
- 12.2 【虚拟环境】方案一:使用 virtualenv
- 12.3 【虚拟环境】方案二:使用 pipenv
- 12.4 【虚拟环境】方案三:使用 pipx
- 12.5 【虚拟环境】方案四:使用 poetry
- 第十三章:绝佳工具
- 13.1 【静态检查】mypy 的使用
- 13.2 【代码测试】pytest 的使用
- 13.3 【代码提交】pre-commit hook
- 13.4 【项目生成】cookiecutter 的使用
- 第十四章:数据可视化
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- 14.2 【可视化之matplotlib】详解六种可视化图表
- 14.3 【可视化之matplotlib】 绘制正余弦函数图象
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