Python协程与JavaScript协程的对比及经验技巧-电子发烧友网

前言以前没怎么接触前端，对 JavaScript 的异步操作不了解，现在有了点了解。一查发现 Python 和 JavaScript 的协程发展史简直就是一毛一样！这里大致做下横向对比和总结，便于对这两个语言有兴趣的新人理解和吸收。

共同诉求随着 cpu 多核化，都需要实现由于自身历史原因（单线程环境）下的并发功能

简化代码，避免回调地狱，关键字支持

有效利用操作系统资源和硬件：协程相比线程，占用资源更少，上下文更快

什么是协程？总结一句话，协程就是满足下面条件的函数：

可以暂停执行（暂停的表达式称为暂停点）

可以从挂起点恢复（保留其原始参数和局部变量）

事件循环是异步编程的底层基石

混乱的历史Python 协程的进化

Python2.2 中，第一次引入了生成器

Python2.5 中，yield 关键字被加入到语法中

Python3.4 时有了 yield from（yield from 约等于 yield + 异常处理 + send），并试验性引入的异步 I/O 框架 asyncio（PEP 3156）

Python3.5 中新增了 async/await 语法（PEP 492）

Python3.6 中 asyncio 库“转正” （之后的官方文档就清晰了很多）

在主线发展过程中，也出现了很多支线的协程实现如 Gevent。

deffoo():
print("foostart")
a=yield1
print("fooa",a)
yield2
yield3
print("fooend")


gen=foo()
#print(gen.next())
#gen.send("a")
#print(gen.next())
#print(foo().next())
#print(foo().next())

#在python3.x版本中,python2.x的g.next()函数已经更名为g.__next__(),使用next(g)也能达到相同效果。
#next()跟send()不同的地方是,next()只能以None作为参数传递,而send()可以传递yield的值.

print(next(gen))
print(gen.send("a"))
print(next(gen))
print(next(foo()))
print(next(foo()))

list(foo())

"""
foostart
1
fooaa
2
3
foostart
1
foostart
1
foostart
fooaNone
fooend
"""

JavaScript 协程的进化

同步代码
异步 JavaScript: callback hell
ES6 引入 Promise/a+，生成器 Generators（语法function foo(){}* 可以赋予函数执行暂停/保存上下文/恢复执行状态的功能），新关键词 yield 使生成器函数暂停。
ES7 引入 async函数/await语法糖，async 可以声明一个异步函数（将 Generator 函数和自动执行器，包装在一个函数里），此函数需要返回一个 Promise 对象。await 可以等待一个 Promise 对象 resolve，并拿到结果

Promise 中也利用了回调函数。在 then 和 catch 方法中都传入了一个回调函数，分别在 Promise 被满足和被拒绝时执行，这样就就能让它能够被链接起来完成一系列任务。总之就是把层层嵌套的 callback 变成 .then().then()...，从而使代码编写和阅读更直观。生成器 Generator 的底层实现机制是协程 Coroutine。

function*foo(){
console.log("foostart")
a=yield1;
console.log("fooa",a)
yield2;
yield3;
console.log("fooend")
}

constgen=foo();
console.log(gen.next().value);//1
//gen.send("a")//http://www.voidcn.com/article/p-syzbwqht-bvv.htmlSpiderMonkey引擎支持send语法
console.log(gen.next().value);//2
console.log(gen.next().value);//3
console.log(foo().next().value);//1
console.log(foo().next().value);//1

/*
foostart
1
fooaundefined
2
3
foostart
1
foostart
1
*/

Python 协程成熟体

可等待对象可以在 await 语句中使用，可等待对象有三种主要类型：协程(coroutine)，任务(task) 和 Future。

协程(coroutine)

协程函数：定义形式为 async def 的函数;
协程对象：调用协程函数所返回的对象
旧式基于 generator（生成器）的协程

任务(Task 对象):

任务被用来“并行的”调度协程, 当一个协程通过 asyncio.create_task() 等函数被封装为一个任务，该协程会被自动调度执行
Task 对象被用来在事件循环中运行协程。如果一个协程在等待一个 Future 对象，Task 对象会挂起该协程的执行并等待该 Future 对象完成。当该 Future 对象完成，被打包的协程将恢复执行。
事件循环使用协同日程调度: 一个事件循环每次运行一个 Task 对象。而一个 Task 对象会等待一个 Future 对象完成，该事件循环会运行其他 Task、回调或执行 IO 操作。
asyncio.Task 从 Future 继承了其除 Future.set_result() 和 Future.set_exception() 以外的所有 API。

未来对象(Future):

Future 对象用来链接底层回调式代码和高层异步/等待式代码。
不用回调方法编写异步代码后，为了获取异步调用的结果，引入一个 Future 未来对象。Future 封装了与 loop 的交互行为，add_done_callback 方法向 epoll 注册回调函数，当 result 属性得到返回值后，会运行之前注册的回调函数，向上传递给 coroutine。

几种事件循环(event loop)：

libevent/libev：Gevent（greenlet + 前期 libevent，后期 libev）使用的网络库，广泛应用；
tornado：tornado 框架自己实现的 IOLOOP；
picoev：meinheld（greenlet+picoev）使用的网络库，小巧轻量，相较于 libevent 在数据结构和事件检测模型上做了改进，所以速度更快。但从 github 看起来已经年久失修，用的人不多。
uvloop：Python3 时代的新起之秀。Guido 操刀打造了 asyncio 库，asyncio 可以配置可插拔的event loop，但需要满足相关的 API 要求，uvloop 继承自 libuv，将一些低层的结构体和函数用 Python 对象包装。目前 Sanic 框架基于这个库

例子

importasyncio
importtime


asyncdefexec():
awaitasyncio.sleep(2)
print('exec')

#这种会和同步效果一直
#asyncdefgo():
#print(time.time())
#c1=exec()
#c2=exec()
#print(c1,c2)
#awaitc1
#awaitc2
#print(time.time())

#正确用法
asyncdefgo():
print(time.time())
awaitasyncio.gather(exec(),exec())#加入协程组统一调度
print(time.time())

if__name__=="__main__":
asyncio.run(go())

JavaScript 协程成熟体

Promise 继续使用

Promise 本质是一个状态机，用于表示一个异步操作的最终完成 (或失败)，及其结果值。它有三个状态：

pending: 初始状态，既不是成功，也不是失败状态。
fulfilled: 意味着操作成功完成。
rejected: 意味着操作失败。

最终 Promise 会有两种状态，一种成功，一种失败，当 pending 变化的时候，Promise 对象会根据最终的状态调用不同的处理函数。

async、await语法糖

async、await 是对 Generator 和 Promise 组合的封装，使原先的异步代码在形式上更接近同步代码的写法，并且对错误处理/条件分支/异常堆栈/调试等操作更友好。

js 异步执行的运行机制

所有任务都在主线程上执行，形成一个执行栈。
主线程之外，还存在一个"任务队列"（task queue）。只要异步任务有了运行结果，就在"任务队列"之中放置一个事件。
一旦"执行栈"中的所有同步任务执行完毕，系统就会读取"任务队列"。那些对应的异步任务，结束等待状态，进入执行栈并开始执行。

遇到同步任务直接执行，遇到异步任务分类为宏任务（macro-task）和微任务（micro-task）。当前执行栈执行完毕时会立刻先处理所有微任务队列中的事件，然后再去宏任务队列中取出一个事件。同一次事件循环中，微任务永远在宏任务之前执行。

例子

varsleep=function(time){
console.log("sleepstart")
returnnewPromise(function(resolve,reject){
setTimeout(function(){
resolve();
},time);
});
};

asyncfunctionexec(){
awaitsleep(2000);
console.log("sleepend")
}

asyncfunctiongo(){
console.log(Date.now())
c1=exec()
console.log("-------1")
c2=exec()
console.log(c1,c2)
awaitc1;
console.log("-------2")
awaitc2;
console.log(c1,c2)
console.log(Date.now())
}

go();

event loop 将任务划分：

主线程循环从"任务队列"中读取事件
宏队列（macro task）js 同步执行的代码块，setTimeout、setInterval、XMLHttprequest、setImmediate、I/O、UI rendering等，本质是参与了事件循环的任务
微队列（micro task）Promise、process.nextTick（node环境）、Object.observe， MutationObserver等，本质是直接在 Javascript 引擎中的执行的没有参与事件循环的任务

总结与对比

说明	python	JavaScript	点评
进程	单进程	单进程	一致
中断/恢复	yield,yield from,next,send	yield,next	基本相同，但 JavaScript 对 send 没啥需求
未来对象(回调包装)	Futures	Promise	解决 callback，思路相同
生成器	generator	Generator	将 yield 封装为协程Coroutine，思路一样
成熟后关键词	async、await	async、await	关键词支持，一毛一样
事件循环	asyncio 应用的核心。事件循环会运行异步任务和回调，执行网络 IO 操作，以及运行子进程。asyncio 库支持的 API 较多，可控性高	基于浏览器环境基本是黑盒，外部基本无法控制，对任务有做优先级分类，调度方式有区别	这里有很大区别，运行环境不同，对任务的调度先后不同，Python 可能和 Node.js 关于事件循环的可比性更高些，这里还需需要继续学习