深入理解协程（二）：yield from实现异步协程
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深入理解协程分为三部分进行讲解：
- 协程的引入
- yield from实现异步协程
- async/await实现异步协程
本篇为深入理解协程系列文章的第二篇。
yield from
yield from是Python3.3（PEP 380）引入的新语法。主要用于解决在生成器中不方便使用生成器的问题。主要有两个功能。
第一个功能：让嵌套生成器不必再通过循环迭代yield，而可以直接使用yield from。
看一段代码：
titles = ['Python', 'Java', 'C++']
def func1(titles):
yield titles
def func2(titles):
yield from titles
for title in func1(titles):
print(title)
for title in func2(titles):
print(title)
# 输出结果
['Python', 'Java', 'C++']
Python
Java
C++
yield返回的完整的titles列表，而yield from返回的是列表中的具体元素。yield from可以看作是for title in titles: yield title的缩写。这样就可以用yield from减少了一次循环。
第二个功能：打开双向通道，把最外层给调用方与最内层的子生成器链接起来，二者可以直接通信。
第二个功能听起来就让人头大。我们再举一个例子进行说明：
【举个例子】：通过生成器实现整数相加，通过
send()函数想生成器中传入要相加的数字，最后传入None结束相加。total保存结果。
def generator_1(): # 子生成器
total = 0
while True:
x = yield # 解释4
print(f'+ {x}')
if not x:
break
total += x
return total # 解释5
def generator_2(): # 委托生成器
while True:
total = yield from generator_1() # 解释3
print(f'total: {total}')
if __name__ == '__main__': # 调用方
g2 = generator_2() # 解释1
g2.send(None) # 解释2
g2.send(2) # 解释6
g2.send(3)
g2.send(None) # 解释7
# 输出结果
+ 2
+ 3
+ None
total: 5
说明：
解释1：g2是调用generator_2()得到的生成器对象，作为协程使用。
解释2：预激活协程g2。
解释3：generator_2接收的值都会经过yield from处理，通过管道传入generator_1实例。generator_2会在yield from处暂停，等待generator_1实例传回的值赋值给total。
解释4：调用方传入的值都会传到这里。
解释5：此处返回的total正是generator_2()中解释3处等待返回的值。
解释6：传入2进行计算。
解释7：在计算的结尾传入None，跳出generator_1()的循环，结束计算。
说到这里，相信看过《深入理解协程（一）：协程的引入》的朋友应该就容易理解上面这段代码的运行流程了。
借助上面例子，说明一下随yield from一起引入的3个概念：
-
子生成器
从
yield from获取任务并完成具体实现的生成器。 -
委派生成器
包含有 yield from表达式的生成器函数。负责给子生成器委派任务。
-
调用方
指调用委派生成器的客户端代码。
在每次调用send(value)时，value不是传递给委派生成器，而是借助yield from将value传递给了子生成器的yield。
结合asyncio实现异步协程
asyncio是Python 3.4 试验性引入的异步I/O框架（PEP 3156），提供了基于协程做异步I/O编写单线程并发代码的基础设施。其核心组件有事件循环（Event Loop）、协程(Coroutine）、任务(Task)、未来对象(Future)以及其他一些扩充和辅助性质的模块。
在引入asyncio的时候，还提供了一个装饰器@asyncio.coroutine用于装饰使用了yield from的函数，以标记其为协程。
在实现异步协程之前，我们先看一个同步的案例：
import time
def taskIO_1():
print('开始运行IO任务1...')
time.sleep(2) # 假设该任务耗时2s
print('IO任务1已完成，耗时2s')
def taskIO_2():
print('开始运行IO任务2...')
time.sleep(3) # 假设该任务耗时3s
print('IO任务2已完成，耗时3s')
start = time.time()
taskIO_1()
taskIO_2()
print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time()-start))
# 输出结果
开始运行IO任务1...
IO任务1已完成，耗时2s
开始运行IO任务2...
IO任务2已完成，耗时3s
所有IO任务总耗时5.00094秒
可以看到，使用同步的方式实现多个IO任务的时间是分别执行这两个IO任务时间的总和。
下面我们使用yield from与asyncio将上面的同步代码改成异步的。修改结果如下：
import time
import asyncio
@asyncio.coroutine # 解释1
def taskIO_1():
print('开始运行IO任务1...')
yield from asyncio.sleep(2) # 解释2
print('IO任务1已完成，耗时2s')
return taskIO_1.__name__
@asyncio.coroutine
def taskIO_2():
print('开始运行IO任务2...')
yield from asyncio.sleep(3) # 假设该任务耗时3s
print('IO任务2已完成，耗时3s')
return taskIO_2.__name__
@asyncio.coroutine
def main(): # 调用方
tasks = [taskIO_1(), taskIO_2()] # 把所有任务添加到task中
done,pending = yield from asyncio.wait(tasks) # 子生成器
for r in done: # done和pending都是一个任务，所以返回结果需要逐个调用result()
print('协程无序返回值：'+r.result())
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop() # 创建一个事件循环对象loop
try:
loop.run_until_complete(main()) # 完成事件循环，直到最后一个任务结束
finally:
loop.close() # 结束事件循环
print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time()-start))
# 输出结果
开始运行IO任务2...
开始运行IO任务1...
IO任务1已完成，耗时2s
IO任务2已完成，耗时3s
协程无序返回值：taskIO_1
协程无序返回值：taskIO_2
所有IO任务总耗时3.00303秒
说明：
解释1：@asyncio.coroutine装饰器是协程函数的标志，我们需要在每一个任务函数前加这个装饰器，并在函数中使用yield from。
解释2：此处假设该任务运行需要2秒，此处使用异步等待2秒asyncio.sleep(2)，而非同步等待time.sleep(2)。
执行过程：
- 先通过get_event_loop()获取了一个标准事件循环loop(因为是一个，所以协程是单线程)
- 然后，我们通过run_until_complete(main())来运行协程(此处把调用方协程main()作为参数，调用方负责调用其他委托生成器)，run_until_complete的特点就像该函数的名字，直到循环事件的所有事件都处理完才能完整结束.
- 进入调用方协程，我们把多个任务[taskIO_1()和taskIO_2()]放到一个task列表中，可理解为打包任务。
- 我们使用asyncio.wait(tasks)来获取一个awaitable objects即可等待对象的集合，通过yield from返回一个包含(done, pending)的元组，done表示已完成的任务列表，pending表示未完成的任务列表。
- 因为done里面有我们需要的返回结果，但它目前还是个任务列表，所以要取出返回的结果值，我们遍历它并逐个调用result()取出结果即可。
- 最后我们通过loop.close()关闭事件循环。
可见，通过使用协程，极大提高了多任务的执行效率，程序最后消耗的时间是任务队列中耗时最多时间任务的时长。
总结
本篇讲述了：
yield from如何实现协程- 如何结合
asyncio实现异步协程
虽然有了yield from的存在，让协程实现比之前容易了，但是这种异步协程的实现方式，并不是很pythonic。现在已经不推荐使用了。下篇将与您分享更加完善的Python异步实现方式——async/await实现异步协程。
参考
Python异步IO之协程(一):从yield from到async的使用
关注公众号西加加先生一起玩转Python。
