Python中yield执行顺序

时间: 2023-11-05 19:26:16 浏览: 114

基于python yield机制的异步操作同步化编程模型

### 基于Python Yield机制的异步操作同步化编程模型 #### 一、引言随着现代软件系统越来越依赖于非阻塞式（异步）处理方式来提高效率和响应速度，同步与异步之间的转换变得尤为重要。本文将探讨如何利用Python中的`yield`关键字及其相关机制来实现异步操作的同步化处理。这种方法不仅能够提升代码的可读性和可维护性，还能在一定程度上简化复杂的异步流程。 #### 二、Python Yield机制简介 `yield`是Python中的一种特殊语法结构，主要用于定义生成器(generator)。生成器是一种特殊的迭代器，它允许函数在其执行过程中暂停，并保存当前状态，以便在未来某个时刻继续执行。这种特性使得生成器非常适合用于实现异步操作的同步化处理。 #### 三、异步操作同步化的背景与需求在分布式系统中，如游戏服务器等场景下，由于多个进程或服务之间的通信通常是异步的，这就导致了一个完整功能可能被分散在多个回调函数中。例如，一个简单的游戏副本评分逻辑就可能涉及到多个进程之间的数据交换。在这种情况下，异步调用虽然提高了系统的并发能力，但也增加了代码的复杂性和维护难度。 #### 四、异步逻辑示例分析考虑一个典型的异步场景：副本评分逻辑。副本管理进程需要从分布在网络中的各个玩家进程收集战斗信息，并计算出最终的副本评分。具体实现如下： ```python # 玩家实体类 class Player(object): def __init__(self, entityId): self.entityId = entityId def onFubenEnd(self, mailBox): score = random.randint(1, 10) print(f"onFubenEnd player{self.entityId} score{score}") mailBox.onEvalFubenScore(self.entityId, score) # 副本管理类 class FubenStub(object): def __init__(self, players): self.players = players self.playerRelayCnt = 0 self.totalScore = 0 def evalFubenScore(self): for player in self.players: player.onFubenEnd(self) def onEvalFubenScore(self, entityId, score): print(f"onEvalFubenScore player{entityId} score{score}") self.playerRelayCnt += 1 self.totalScore += score if len(self.players) == self.playerRelayCnt: print(f"The fuben total Score is {self.totalScore}") if __name__ == '__main__': players = [Player(i) for i in range(3)] fs = FubenStub(players) fs.evalFubenScore() ``` 此段代码中，`Player`类代表游戏中的玩家实体，`FubenStub`类则是副本管理进程。每个玩家实体都会在副本结束时通过异步调用的方式将其战斗信息发送给副本管理进程。副本管理进程则负责收集所有玩家的信息，并计算最终的副本评分。 #### 五、同步逻辑实现为了提高代码的可读性和可维护性，我们可以尝试将上述异步逻辑转化为同步逻辑。具体做法是在同一进程中实现所有操作，这样就可以避免使用回调函数，从而使整个逻辑更加清晰。以下是同步逻辑的实现示例： ```python # 玩家实体类 class Player(object): def __init__(self, entityId): self.entityId = entityId def onFubenEnd(self): score = random.randint(1, 10) print(f"onFubenEnd player{self.entityId} score{score}") return score # 副本管理类 class FubenStub(object): def __init__(self, players): self.players = players self.totalScore = 0 def evalFubenScore(self): for player in self.players: self.totalScore += player.onFubenEnd() print(f"The fuben total Score is {self.totalScore}") if __name__ == '__main__': players = [Player(i) for i in range(3)] fs = FubenStub(players) fs.evalFubenScore() ``` 在此示例中，我们移除了异步调用，改为在同一个进程中直接调用`Player`对象的`onFubenEnd`方法并返回结果。副本管理进程可以直接累加这些分数，并在最后输出总分。这种方式大大简化了代码结构，并且提高了可读性。 #### 六、使用Python Yield机制实现同步化编程模型为了更好地实现异步操作的同步化处理，可以利用Python的`yield`关键字。下面是一个利用`yield`实现异步操作同步化的示例： ```python from greenlet import greenlet def player(entityId): score = random.randint(1, 10) print(f"onFubenEnd player{entityId} score{score}") yield score def fuben_stub(players): totalScore = 0 for player in players: totalScore += next(player()) print(f"The fuben total Score is {totalScore}") if __name__ == '__main__': players = [greenlet(player(i)) for i in range(3)] fuben_stub(players) ``` 在这个示例中，我们使用了`greenlet`库来支持协程，`player`函数通过`yield`关键字生成玩家的得分。副本管理进程通过遍历玩家列表并调用`next()`函数来获取玩家的得分，最后计算总分。 #### 七、总结通过以上分析可以看出，使用Python的`yield`机制能够有效地将异步操作转化为同步逻辑，这不仅有助于提高代码的可读性和可维护性，而且还能简化复杂的异步流程。对于需要处理大量异步操作的应用程序来说，这是一种非常实用的技术手段。

在Python中，使用yield关键字可以将一个函数转换为一个生成器，使得该函数的执行可以被暂停和恢复。当函数中包含yield语句时，该函数就成为了一个生成器函数，执行该函数并不会真正地运行函数体内的代码，而是返回一个生成器对象。生成器对象可以通过next()函数或者send()函数进行调用，每次调用会从上次暂停的位置继续执行，直到遇到下一个yield语句或者函数结束。因此，yield的执行顺序如下： 1. 第一次调用生成器对象的时候，执行生成器函数的函数头部分，直到遇到第一个yield语句，返回yield语句后面的值，并将函数暂停，等待下一次调用。 2. 第二次调用生成器对象的时候，从上次暂停的位置继续执行，直到遇到下一个yield语句，返回yield语句后面的值，并将函数再次暂停，等待下一次调用。 3. 重复第二步，直到函数执行完毕或者遇到StopIteration异常。

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Python中yield执行顺序

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