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Python自动化运维之协程函数赋值过程

马哥Linux运维 来源:未知 作者:李倩 2018-03-18 11:22 次阅读

一、协程

1.1 协程的概念

协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程。(其实并没有说明白~)那么这么来理解协程比较容易:

线程是系统级别的,它们是由操作系统调度;协程是程序级别的,由程序员根据需要自己调度。我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序,那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序;别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序,这就是协程。也就是说同一线程下的一段代码执行着执行着就可以中断,然后跳去执行另一段代码,当再次回来执行代码块的时候,接着从之前中断的地方开始执行。

比较专业的理解是:协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此:协程能保留上一次调用时的状态(即所有局部状态的一个特定组合),每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

1.2 协程的优缺点

协程的优点:(1)无需线程上下文切换的开销,协程避免了无意义的调度,由此可以提高性能(但也因此,程序员必须自己承担调度的责任,同时,协程也失去了标准线程使用多CPU的能力)(2)无需原子操作锁定及同步的开销(3)方便切换控制流,简化编程模型(4)高并发+高扩展性+低成本:一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

协程的缺点:(1)无法利用多核资源:协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要,除非是cpu密集型应用。(2)进行阻塞(Blocking)操作(如IO时)会阻塞掉整个程序

二、Python中如何实现协程

2.1 yield实现协程

前文所述“子程序(函数)在执行过程中可以中断去执行别的子程序;别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序”,那么很容易想到Python的yield,显然yield是可以实现这种切换的。

def eater(name): print("%s eat food" %name) while True: food = yield print("done")g = eater("gangdan")print(g)

执行结果:

由执行结果可以证明g现在就是生成器函数

2.2 协程函数赋值过程

用的是yield的表达式形式,要先运行next(),让函数初始化并停在yield,然后再send() ,send会在触发下一次代码的执行时,给yield赋值

next()和send() 都是让函数在上次暂停的位置继续运行:

def creater(name): print('%s start to eat food' %name) food_list = [] while True: food = yield food_list print('%s get %s ,to start eat' %(name,food)) food_list.append(food)# 获取生成器builder = creater('tom')# 现在是运行函数,让函数初始化next(builder)print(builder.send('包子'))print(builder.send('骨头'))print(builder.send('菜汤'))

运行结果:

tom start to eat foodtom get 包子 ,to start eat['包子']tom get 骨头 ,to start eat['包子', '骨头']tom get 菜汤 ,to start eat['包子', '骨头', '菜汤']

需要注意的是每次都需要先运行next()函数,让程序停留在yield位置。

如果有多个这样的函数都需要执行next()函数,让程序停留在yield位置。为了防止忘记初始化next操作,需要用到装饰器来解决此问题。

def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): builder = func(*args,**kwargs) next(builder) # 这个地方是关键可以使用builder.send("None"),第一次必须传入None。 return builder return wrapper@initdef creater(name): print('%s start to eat food' %name) food_list = [] while True: food = yield food_list print('%s get %s ,to start eat' %(name,food)) food_list.append(food)# 获取生成器builder = creater("tom")# 现在是直接运行函数,无须再函数初始化print(builder.send('包子'))print(builder.send('骨头'))print(builder.send('菜汤'))

执行结果:

tom start to eat foodtom get 包子 ,to start eat['包子']tom get 骨头 ,to start eat['包子', '骨头']tom get 菜汤 ,to start eat['包子', '骨头', '菜汤']

2.3 协程函数简单应用

请给Tom投喂食物:

def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): builder = func(*args,**kwargs) next(builder) return builder return wrapper@initdef creater(name): print('%s start to eat food' %name) food_list = [] while True: food = yield food_list print('%s get %s ,to start eat' %(name,food)) food_list.append(food)def food(): builder = creater("Tom") while True: food = input("请给Tom投喂食物:").strip() if food == "q": print("投喂结束") return 0 else: builder.send(food)if __name__ == '__main__': food()

执行结果:

Tom start to eat food请给Tom投喂食物:骨头Tom get 骨头 ,to start eat请给Tom投喂食物:菜汤Tom get 菜汤 ,to start eat请给Tom投喂食物:q投喂结束

2.4 协程函数的应用

实现linux中"grep -rl error <目录>"命令,过滤一个文件下的子文件、字文件夹的内容中的相应的内容的功能程序。

首先了解一个OS模块中的walk方法,能够把参数中的路径下的文件夹打开并返回一个元组。

>>> import os # 导入模块>>> os.walk(r"E:Pythonscript") #使用r 是让字符串中的符号没有特殊意义,针对的是转义>>> g = os.walk(r"E:Pythonscript")>>> next(g)('E:\Python\script', ['.idea', '函数'], [])

返回的是一个元组,第一个元素是文件的路径,第二个是文件夹,第三个是该路径下的文件。

这里需要用到一个写程序的思想:面向过程编程。

三、面向过程编程

面向过程:核心是过程二字,过程及即解决问题的步骤,基于面向过程设计程序就是一条工业流水线,是一种机械式的思维方式。流水线式的编程思想,在设计程序时,需要把整个流程设计出来。

优点:1:体系结构更加清晰2:简化程序的复杂度

缺点:可扩展性极其的差,所以说面向过程的应用场景是:不需要经常变化的软件,如:linux内核,httpd,git等软件下面就根据面向过程的思想完成协程函数应用中的功能。

目录结构:

test├── aa│ ├── bb1│ │ └── file2.txt│ └── bb2│ └── file3.txt└─ file1.txt文件内容:file1.txt:error123file2.txt:123file3.txt:123error

程序流程:第一阶段:找到所有文件的绝对路径第二阶段:打开文件第三阶段:循环读取每一行第四阶段:过滤“error”第五阶段:打印该行属于的文件名第一阶段:找到所有文件的绝对路径

g是一个生成器,就能够用next()执行,每次next就是运行一次,这里的运行结果是依次打开文件的路径:

>>> import os>>> g = os.walk(r"E:Pythonscript函数 est")>>> next(g)('E:\Python\script\函数\test', ['aa'], [])>>> next(g)('E:\Python\script\函数\test\aa', ['bb1', 'bb2'], ['file1.txt'])>>> next(g)('E:\Python\script\函数\test\aa\bb1', [], ['file2.txt'])>>> next(g)('E:\Python\script\函数\test\aa\bb2', [], ['file3.txt'])>>> next(g)Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration

我们在打开文件的时候需要找到文件的绝对路径,现在可以通过字符串拼接的方法把第一部分和第三部分进行拼接。

用循环打开:

import osdir_g = os.walk(r"E:Pythonscript函数 est")for dir_path in dir_g: print(dir_path)

结果:

('E:\Python\script\函数\test', ['aa'], [])('E:\Python\script\函数\test\aa', ['bb1', 'bb2'], ['file1.txt'])('E:\Python\script\函数\test\aa\bb1', [], ['file2.txt'])('E:\Python\script\函数\test\aa\bb2', [], ['file3.txt'])

将查询出来的文件和路径进行拼接,拼接成绝对路径

import osdir_g = os.walk(r"E:Pythonscript函数 est")for dir_path in dir_g: for file in dir_path[2]: file = "%s\%s" %(dir_path[0],file) print(file)

执行结果:

E:Pythonscript函数testaaile1.txtE:Pythonscript函数testaab1ile2.txtE:Pythonscript函数testaab2ile3.txt

用函数实现:

import osdef search(): while True: dir_name = yield dir_g = os.walk(dir_name) for dir_path in dir_g: for file in dir_path[2]: file = "%s\%s" %(dir_path[0],file) print(file)g = search()next(g)g.send(r"E:Pythonscript函数 est")

为了把结果返回给下一流程

@init # 初始化生成器def search(target): while True: dir_name = yield dir_g = os.walk(dir_name) for pardir,_,files in dir_g: for file in files: abspath = r"%s%s" %(pardir,file) target.send(abspath)

第二阶段:打开文件

@initdef opener(target): while True: abspath=yield with open(abspath,'rb') as f: target.send((abspath,f))

第三阶段:循环读出每一行内容

@initdef cat(target): while True: abspath,f=yield #(abspath,f) for line in f: res=target.send((abspath,line)) if res:break

第四阶段:过滤

@initdef grep(pattern,target): tag=False while True: abspath,line=yield tag tag=False if pattern in line: target.send(abspath) tag=True

第五阶段:打印该行属于的文件名

@initdef printer(): while True: abspath=yield print(abspath)g = search(opener(cat(grep('error'.encode('utf-8'), printer()))))g.send(r'E:Pythonscript函数 est')

执行结果:

E:Pythonscript函数testaaile1.txtE:Pythonscript函数testaab2ile3.txt

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原文标题:Python自动化运维之高级函数

文章出处:【微信号:magedu-Linux,微信公众号:马哥Linux运维】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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