Python生成器实现并发：颜值评分与任务调度

在本文档中，标题《使用生成器代替线程 - Python调用百度人脸识别：来一次颜值评分》探讨了如何在Python中利用生成器（协程）进行并发编程，以替代系统线程。生成器在Python中是一种特殊类型的迭代器，它们通过`yield`语句实现暂停执行和恢复执行的能力，这使得它们能够有效地模拟线程的行为，实现轻量级的并发控制。 生成器函数的核心在于`yield`关键字，它可以让函数暂停并保存当前状态，等待外部调度器（如`TaskScheduler`类所示）决定何时恢复执行。文档提到的`TaskScheduler`类就是一个简单的调度器，它维护一个任务队列，并通过`new_task`方法添加新的生成器任务。当调度器需要执行任务时，它会从队列中取出一个生成器，执行到下一个`yield`语句并暂停，然后切换到其他任务。 文章提到，生成器相比于系统线程，具有以下优势： 1. 资源效率：生成器不需要像线程那样创建和管理大量的系统资源，这在并发密集的场景下可以节省内存。 2. 轻量级：生成器的创建和销毁成本较低，适合于执行短暂、可中断的任务。 3. 易于理解和实现：生成器的代码通常更简洁，因为它们不需要复杂的线程同步机制，如锁和条件变量。 文档中还提到了Python 3高级教程的一些内容，包括数据结构和算法的高级用法，如字典操作（键值对映射、排序、过滤等）、字符串处理（分割、匹配、格式化等）、以及数字和日期时间的处理技巧。这些内容都是为了支持生成器的使用，因为高效地处理数据是并发编程的基础。 本文档提供了一个实际的例子，展示了如何利用生成器作为用户级线程来实现并发功能，以及如何结合Python的数据结构和函数特性来优化性能和代码简洁性。这对于理解Python并发编程模型，尤其是对于希望避免线程管理开销的开发者来说，是一个重要的教学资源。