Der Entwicklungsprozess von Python-Koroutinen und eine tiefgehende Analyse alter und neuer Koroutinen

1. Die historische Entwicklung von Python-Koroutinen

Im Laufe der langen Entwicklung von Python hat die Implementierung von Koroutinen mehrere bedeutende Veränderungen erfahren. Das Verständnis dieser Veränderungen hilft uns, das Wesen der asynchronen Programmierung in Python besser zu erfassen.

1.1 Frühe Erkundung und Einführung grundlegender Funktionen

• Python 2.5: Diese Version führte die Methoden .send(), .throw() und .close() für Generatoren ein. Das Erscheinen dieser Methoden machte Generatoren zu mehr als nur einfachen Iteratoren; sie begannen, komplexere Interaktionsfähigkeiten zu besitzen, was eine gewisse Grundlage für die Entwicklung von Koroutinen legte. Zum Beispiel kann die .send()-Methode Daten in den Generator senden, was die bisherige Einschränkung aufhebt, dass Generatoren nur unidirektional ausgeben konnten.
• Python 3.3: Die Syntax yield from wurde eingeführt, was ein wichtiger Meilenstein war. Sie ermöglichte es Generatoren, Rückgabewerte zu empfangen, und erlaubte es, Koroutinen direkt mit yield from zu definieren. Diese Funktion vereinfachte das Schreiben von Koroutinen und verbesserte die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes. Mit yield from kann beispielsweise eine komplexe Generatoroperation bequem an einen anderen Generator delegiert werden, wodurch Code-Wiederverwendung und logische Trennung erreicht werden.

1.2 Unterstützung der Standardbibliothek und Syntaxverfeinerung

• Python 3.4: Das Modul asyncio wurde hinzugefügt, was ein entscheidender Schritt für Python hin zur modernen asynchronen Programmierung war. asyncio bietet ein ereignisloopbasiertes asynchrones Programmierframework, das es Entwicklern ermöglicht, hocheffizienten asynchronen Code bequemer zu schreiben. Es bietet eine leistungsstarke Infrastruktur für das Ausführen von Koroutinen, einschließlich Kernfunktionen wie Ereignisschleifen und Aufgabenverwaltung.
• Python 3.5: Die Schlüsselwörter async und await wurden hinzugefügt, die eine direktere und klarere Unterstützung für die asynchrone Programmierung auf Syntaxebene bieten. Das Schlüsselwort async wird verwendet, um eine asynchrone Funktion zu definieren, die anzeigt, dass die Funktion eine Koroutine ist; das Schlüsselwort await wird verwendet, um die Ausführung einer Koroutine zu pausieren und auf den Abschluss einer asynchronen Operation zu warten. Dieser syntaktische Zucker lässt den Schreibstil von asynchronem Code dem von synchronem Code ähnlicher erscheinen, wodurch die Schwelle für asynchrone Programmierung erheblich gesenkt wird.

1.3 Reife- und Optimierungsphasen

• Python 3.7: Die Art und Weise, Koroutinen mit async def + await zu definieren, wurde formell etabliert. Diese Methode ist prägnanter und unkomplizierter und hat sich zur Standardmethode zum Definieren von Koroutinen in Python entwickelt. Sie stärkte die syntaktische Struktur der asynchronen Programmierung weiter und ermöglichte es Entwicklern, asynchronen Code natürlicher zu schreiben.
• Python 3.10: Das Definieren von Koroutinen mit yield from wurde entfernt, was eine neue Phase in der Entwicklung von Python-Koroutinen markiert. Der Fokus lag stärker auf dem neuen Koroutinensystem, das auf async und await basiert, wodurch die durch unterschiedliche Implementierungsmethoden verursachte Verwirrung reduziert wurde.

1.4 Konzepte und Auswirkungen alter und neuer Koroutinen

Alte Koroutinen basieren auf Generatorsyntax wie yield und yield from. Neue Koroutinen hingegen basieren auf Schlüsselwörtern wie asyncio, async und await. In der Geschichte der Koroutinenentwicklung gab es eine Überschneidungsperiode der beiden Implementierungsmethoden. Die generatorbasierte Syntax alter Koroutinen führte jedoch leicht zu Verwechslungen zwischen den Konzepten von Generatoren und Koroutinen, was Lernenden einige Schwierigkeiten bereitete. Daher ist ein tiefes Verständnis der Unterschiede zwischen den beiden Implementierungsmethoden von Koroutinen entscheidend für die Beherrschung der asynchronen Programmierung in Python.

2. Überblick über alte Koroutinen

2.1 Kernmechanismus: Die Magie des yield-Schlüsselworts

Der Kern alter Koroutinen liegt im yield-Schlüsselwort, das Funktionen mit leistungsstarken Fähigkeiten ausstattet, darunter das Pausieren und Fortsetzen der Codeausführung, das abwechselnde Ausführen zwischen Funktionen und das Übertragen von CPU-Ressourcen.

2.2 Analyse von Codebeispielen

import time


def consume():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        print(f'[consumer] Starting to consume {n}...')
        time.sleep(1)
        r = f'{n} consumed'


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


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

In diesem Beispiel ist die Funktion consume eine Consumer-Koroutine und die Funktion produce eine Producer-Funktion. Die while True-Schleife in der Funktion consume ermöglicht es ihr, kontinuierlich zu laufen. Die Zeile n = yield r ist entscheidend. Wenn die Ausführung diese Zeile erreicht, pausiert der Ausführungsfluss der Funktion consume, gibt den Wert von r an den Aufrufer (d. h. die Funktion produce) zurück und speichert den aktuellen Zustand der Funktion.

Die Funktion produce startet die consume-Koroutine über next(c) und tritt dann in ihre eigene while-Schleife ein. In jeder Schleife erzeugt sie ein Datenelement (n) und sendet die Daten über c.send(n) an die consume-Koroutine. c.send(n) sendet nicht nur Daten an die consume-Koroutine, sondern setzt auch die Ausführung der consume-Koroutine fort, wodurch sie ab der Zeile n = yield r fortfährt.

2.3 Ausführungsergebnisse und Analyse

Ausführungsergebnisse:

[producer] Produced 1...
[consumer] Starting to consume 1...
[producer] Consumer return: 1 consumed
[producer] Produced 2...
[consumer] Starting to consume 2...
[producer] Consumer return: 2 consumed
[producer] Produced 3...
[consumer] Starting to consume 3...
[producer] Consumer return: 3 consumed
[producer] Produced 4...
[consumer] Starting to consume 4...
[producer] Consumer return: 4 consumed
[producer] Produced 5...
[consumer] Starting to consume 5...
[producer] Consumer return: 5 consumed

Wenn der Consumer consume zu n = yield r ausführt, pausiert der Prozess und gibt die CPU an den Aufrufer produce zurück. In diesem Beispiel arbeiten die while-Schleifen in consume und produce zusammen, um eine einfache Event-Loop-Funktion zu simulieren. Und die Methoden yield und send implementieren das Pausieren und Fortsetzen von Aufgaben.

Zusammenfassend lässt sich die Implementierung alter Koroutinen wie folgt darstellen:

• Ereignisschleife: Implementiert durch manuelles Schreiben von while-Schleifencode. Obwohl diese Methode relativ einfach ist, vermittelt sie Entwicklern ein tieferes Verständnis des Prinzips der Ereignisschleife.
• Code-Pausieren und -Fortsetzen: Erreicht mit Hilfe der Eigenschaften des yield-Generators. yield kann nicht nur die Funktionsausführung pausieren, sondern auch den Funktionszustand speichern, wodurch die Funktion nach dem Fortsetzen an der Stelle fortfahren kann, an der sie pausiert wurde.

3. Überblick über neue Koroutinen

3.1 Ein leistungsstarkes System basierend auf der Ereignisschleife

Neue Koroutinen werden basierend auf Schlüsselwörtern wie asyncio, async und await implementiert, wobei der Ereignisschleifenmechanismus im Mittelpunkt steht. Dieser Mechanismus bietet leistungsfähigere und effizientere asynchrone Programmierfunktionen, einschließlich Ereignisschleifen, Aufgabenverwaltung und Callback-Mechanismen.

3.2 Analyse der Funktionen von Schlüsselkomponenten

• asyncio: Bietet eine Ereignisschleife, die die Grundlage für das Ausführen neuer Koroutinen bildet. Die Ereignisschleife ist für die Verwaltung aller asynchronen Aufgaben, die Planung ihrer Ausführung und die Sicherstellung verantwortlich, dass jede Aufgabe zum richtigen Zeitpunkt ausgeführt wird.
• async: Wird verwendet, um eine Funktion als Koroutinenfunktion zu kennzeichnen. Wenn eine Funktion als async def definiert ist, wird sie zu einer Koroutine, und das Schlüsselwort await kann verwendet werden, um asynchrone Operationen zu behandeln.
• await: Bietet die Möglichkeit, den Prozess auszusetzen. In einer Koroutinenfunktion wird bei der Ausführung von await die Ausführung der aktuellen Koroutine pausiert, auf den Abschluss der asynchronen Operation nach await gewartet und dann die Ausführung fortgesetzt.

3.3 Detaillierte Erklärung von Codebeispielen

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")


# Create an event loop
loop = asyncio.get_event_loop()

# Create tasks
task1 = loop.create_task(coro1())
task2 = loop.create_task(coro2())

# Run coroutines
loop.run_until_complete(asyncio.gather(task1, task2))

# Close the event loop
loop.close()

In diesem Beispiel werden zwei Koroutinenfunktionen coro1 und coro2 definiert. Nach dem Drucken von "start coro1" pausiert die Funktion coro1 für 2 Sekunden über await asyncio.sleep(2). Hier setzt await die Ausführung von coro1 aus und gibt die CPU an die Ereignisschleife zurück. Die Ereignisschleife plant innerhalb dieser 2 Sekunden andere ausführbare Aufgaben, wie z. B. coro2. Nach dem Drucken von "start coro2" pausiert die Funktion coro2 für 1 Sekunde über await asyncio.sleep(1) und druckt dann "end coro2". Wenn coro2 pausiert ist und keine anderen ausführbaren Aufgaben in der Ereignisschleife vorhanden sind, wartet sie, bis die Pausenzeit von coro2 abgelaufen ist, und setzt dann die Ausführung des restlichen Codes von coro2 fort. Wenn sowohl coro1 als auch coro2 ausgeführt werden, endet die Ereignisschleife.

3.4 Ausführungsergebnisse und Analyse

Ergebnisse:

start coro1
start coro2
end coro2
end coro1

Wenn coro1 zu await asyncio.sleep(2) ausführt, wird der Prozess ausgesetzt und die CPU an die Ereignisschleife zurückgegeben, wobei auf die nächste Planung der Ereignisschleife gewartet wird. Zu diesem Zeitpunkt plant die Ereignisschleife, dass coro2 die Ausführung fortsetzt.

Zusammenfassend lässt sich die Implementierung neuer Koroutinen wie folgt darstellen:

• Ereignisschleife: Erreicht durch die von asyncio bereitgestellte loop, die effizienter und flexibler ist und eine große Anzahl asynchroner Aufgaben verwalten kann.
• Programmaussetzung: Erreicht durch das Schlüsselwort await, wodurch die asynchronen Operationen von Koroutinen intuitiver und leichter verständlich werden.

4. Vergleich alter und neuer Koroutinenimplementierungen

4.1 Unterschiede in den Implementierungsmechanismen

• yield: Es ist ein Schlüsselwort für Generatorfunktionen. Wenn eine Funktion eine yield-Anweisung enthält, gibt sie ein Generatorobjekt zurück. Das Generatorobjekt kann schrittweise iteriert werden, um die Werte in der Generatorfunktion abzurufen, indem die Methode next() aufgerufen oder eine for-Schleife verwendet wird. Durch yield kann eine Funktion in mehrere Codeblöcke unterteilt werden, und die Ausführung kann zwischen diesen Blöcken umgeschaltet werden, wodurch das Pausieren und Fortsetzen der Funktionsausführung erreicht wird.
• asyncio: Es ist eine von Python bereitgestellte Standardbibliothek zum Schreiben von asynchronem Code. Es basiert auf dem Event-Loop-Muster und ermöglicht die Verarbeitung mehrerer gleichzeitiger Aufgaben in einem einzigen Thread. asyncio verwendet die Schlüsselwörter async und await, um Koroutinenfunktionen zu definieren. In einer Koroutinenfunktion wird das Schlüsselwort await verwendet, um die Ausführung der aktuellen Koroutine zu pausieren, auf den Abschluss einer asynchronen Operation zu warten und dann die Ausführung fortzusetzen.

4.2 Zusammenfassung der Unterschiede

• Alte Koroutinen: Erreichen Koroutinen hauptsächlich durch die Fähigkeit des yield-Schlüsselworts, die Ausführung zu pausieren und fortzusetzen. Der Vorteil ist, dass es für Entwickler, die mit Generatoren vertraut sind, leicht zu verstehen ist, basierend auf der Generatorsyntax; die Nachteile sind, dass es leicht mit dem Generatorkonzept verwechselt werden kann und die Art und Weise, die Ereignisschleife manuell zu schreiben, nicht flexibel und effizient genug ist.
• Neue Koroutinen: Erreichen Koroutinen durch den Ereignisschleifenmechanismus in Kombination mit der Fähigkeit des await-Schlüsselworts, den Prozess auszusetzen. Die Vorteile sind, dass es leistungsfähigere und flexiblere asynchrone Programmierfunktionen bietet, die Codestruktur klarer ist und es die Anforderungen der modernen asynchronen Programmierung besser erfüllt; Der Nachteil ist, dass für Anfänger die Konzepte der Ereignisschleife und der asynchronen Programmierung relativ abstrakt sein können und einige Zeit benötigen, um sie zu verstehen und zu beherrschen.

5. Die Beziehung zwischen await und yield

5.1 Ähnlichkeiten

• Pausieren und Fortsetzen des Kontrollflusses: Sowohl await als auch yield haben die Fähigkeit, die Codeausführung an einem bestimmten Punkt zu pausieren und zu einem späteren Zeitpunkt fortzusetzen. Diese Eigenschaft spielt eine entscheidende Rolle bei der asynchronen Programmierung und der Generatorprogrammierung.
• Koroutinenunterstützung: Beide stehen in engem Zusammenhang mit Koroutinen. Sie können verwendet werden, um Koroutinen zu definieren und zu verwalten, wodurch das Schreiben von asynchronem Code einfacher und lesbarer wird. Unabhängig davon, ob es sich um alte oder neue Koroutinen handelt, verlassen sie sich auf diese beiden Schlüsselwörter, um die Kernfunktionen von Koroutinen zu erreichen.

5.2 Unterschiede

• Syntaxunterschiede: Das Schlüsselwort await wurde in Python 3.5 eingeführt und wird speziell verwendet, um die Ausführung in einer asynchronen Funktion zu pausieren und auf den Abschluss einer asynchronen Operation zu warten. Das Schlüsselwort yield ist für frühe Koroutinen und wird hauptsächlich in Generatorfunktionen verwendet, um Iteratoren zu erstellen und eine Lazy Evaluation zu implementieren. Frühe Koroutinen wurden durch die Fähigkeiten von Generatoren realisiert.
• Semantik:
  • await bedeutet, dass die aktuelle Koroutine auf den Abschluss einer asynchronen Operation warten und die Ausführung aussetzen muss, wodurch anderen Aufgaben die Möglichkeit gegeben wird, ausgeführt zu werden. Es betont das Warten auf das Ergebnis einer asynchronen Operation und ist ein Wartemechanismus in der asynchronen Programmierung.
  • yield übergibt die Kontrolle über die Ausführung an den Aufrufer und speichert gleichzeitig den Zustand der Funktion, sodass sie die Ausführung beim nächsten Durchlauf an der angehaltenen Position fortsetzen kann. Es konzentriert sich mehr auf die Steuerung und den Erhalt des Zustands der Funktionsausführung.
  • await unterbricht das Programm und lässt die Ereignisschleife neue Aufgaben planen; yield unterbricht das Programm und wartet auf die nächste Anweisung vom Aufrufer.
• Kontext: await muss in einem asynchronen Kontext verwendet werden, z. B. in einer asynchronen Funktion oder in einem async with-Block. Während yield in einer normalen Funktion verwendet werden kann, sofern die Funktion als Generatorfunktion definiert ist, auch ohne den Kontext der Verwendung von Koroutinen.
• Rückgabewerte: yield gibt ein Generatorobjekt zurück, und die Werte im Generator können schrittweise durch Aufrufen der Methode next() oder Verwenden einer for-Schleife iteriert werden. Das Schlüsselwort await gibt ein awaitable-Objekt zurück, das ein Future, Task, Coroutine usw. sein kann, das das Ergebnis oder den Zustand einer asynchronen Operation darstellt.

5.3 Zusammenfassung

await implementiert das Pausieren und Ausführen von Programmen nicht über yield. Obwohl sie ähnliche Fähigkeiten haben, haben sie überhaupt keine Aufrufbeziehung und sind beides Python-Schlüsselwörter. await eignet sich für asynchrone Programmierszenarien, wird verwendet, um auf den Abschluss asynchroner Operationen zu warten, und unterstützt eine flexiblere Verwaltung von Koroutinen. yield wird hauptsächlich in Generatorfunktionen verwendet, um Iteratoren und eine Lazy Evaluation zu implementieren. Es gibt einige Unterschiede in ihren Anwendungsszenarien und ihrer Syntax, aber beide bieten die Möglichkeit, den Kontrollfluss zu pausieren und fortzusetzen.

Durch die Überprüfung des Entwicklungsprozesses von Python-Koroutinen, den Vergleich der Implementierungsmethoden alter und neuer Koroutinen und die tiefgehende Analyse der Beziehung zwischen await und yield haben wir ein umfassenderes und tieferes Verständnis der Prinzipien von Python-Koroutinen. Obwohl diese Inhalte etwas schwer zu verstehen sind, wird die Beherrschung dieser Inhalte eine solide Grundlage für unsere Erkundungen im Bereich der asynchronen Programmierung in Python legen.

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