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背景知识:
在Python中一个function要运行起来，它在python VM中需要三个东西。
Python正是通过这三样东西模拟0x86的函数调用的
在python中 coroutine(协程)被称为的generator，这两个东西在python其实是同一个东东，之所以如此称呼是因为它有迭代器的功能，但是又可以只消耗很少的内存。不吃能存，又产生数据，称为generator还是很符合状况的。
Python中的generotor是一种PyFunctionCode 和PyFrameObject的包装，这个生成器是有自己独立 value stack 的。在加上它能在执行function code的中途返回，并且保存PyFrameObject的状态。所以就有类似线程的一个主要作用了：能够被调度。
对于操作系统而言，它能够调度的只有线程，而且这种调度发生在内核态，调度时机对于程序员来说是不可知的。一般发生wait某个东西（锁、网络数据、磁盘数据）、时间片用完的时候，这个时候如果是非阻塞的返回，但是当前任务因为缺少数据又不能继续执行，作为要榨干CPU的程序员不能浪费掉分配到时间片，所以应该切换任务。如果一个线程代表一个任务的话，那么在内核就多出一个线程对象。增加内存和调度程序的负担，如果能够在用户态有一种能够由程序员来控制调度的任务，便不用在内核态增加线程对象，任务调度由程序员负责。这个在用户态可以调度的东西就是coroutine了。因为可以被切换，在一个线程内，它应该有自己的堆栈、自己寄存器(状态)-------如果用C/C++这种语言实现的话，如果是在VM中实现，它在发生切换时，只要保持代表当前任务(其实就是函数)状态的PyFrameObject的状态就可以了。
CPython generator涉及的数据结构和对象
1.PyGen_Type
PyTypeObject PyGen_Type = { PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
"generator", /* tp_name */
sizeof(PyGenObject), /* tp_basicsize */
.........省略
PyObject_GenericGetAttr, /* tp_getattro */
....... 省略
(traverseproc)gen_traverse, /* tp_traverse */
0, /* tp_clear */
0, /* tp_richcompare */
offsetof(PyGenObject, gi_weakreflist), /* tp_weaklistoffset */
PyObject_SelfIter, /* tp_iter */
(iternextfunc)gen_iternext, /* tp_iternext */
gen_methods, /* tp_methods */
gen_memberlist, /* tp_members */
gen_getsetlist, /* tp_getset */
.......省略
gen_del, /* tp_del */
};
从PyGen_Type这个对象对tp_iter,tp_iternext的设置来看，说明generator是实现了iterator protocol了，可以在for 语句中迭代它。
2.PyCodeObject、PyFrameObject,PyFunctionObject
3.PyGenObject
typedef struct {
PyObject_HEAD
/* The gi_ prefix is intended to remind of generator-iterator. */
/* Note: gi_frame can be NULL if the generator is "finished" */
//PyFrameObject
struct _frame *gi_frame;
/* True if generator is being executed. */
//状态
int gi_running;
/* The code object backing the generator */
//PyCodeObject
PyObject *gi_code;
/* List of weak reference. */
PyObject *gi_weakreflist;
} PyGenObject;
PyGenObject中的gi_running表示状态 0:没有正在运行，1:正在运行，用frame.f_lasti==-1表示没有启动过，因为没有运行过bytecode，所以frame的last instuction offset 会是-1，gi_code对应generator的方法代码,gi_frame为PyFrameObject，用于保存当前generator字节码执行的状态，可以知道generator只能对应一个Frame,它不肯有嵌套的Frame了,也就是不能在generator调用的函数中返回到send/next点,这个对与它的应用来说，会是一个限制，如果业务复杂会导致generator的代码比较臃肿。
CPython 中generator的实现分析:
以这段python代码为分析对象
def gen():
x=yield 1
print x
x=yield 2
g=gen()
g.next()
print g.send("sender")
对应的Python bytecode为
| 源码行号 | python代码 | 字节码偏移 | 字节码 | 字节码参数 | 注释 |
| 1 | def gen(): | 0 | LOAD_CONST |
0 (<code object gen ) |
这里定义了一个PyFunctionObject, 对应的PyCodeObject 有一个flag(CO_GENERATOR) 标记是一个generator |
| 3 | MAKE_FUNCTION | 0 | |||
| 6 | STORE_NAME | 0(gen) | gen=PyFunctionObject | ||
| 7 | g=gen() | 9 | LOAD_NAME | 0(gen) | |
| 12 | CALL_FUNCTION |
在PyEval_EvalCodeEX中，因为gen保存的 PyFunctionObject, 对应的PyCodeObject.co_flags 有CO_GENERATOR标记， 它直接返回返回一个PyGenObject |
|||
| 15 | STORE_NAME | 1(g) | |||
| 9 | g.next() | 18 | LOAD_NAME | 1(g) | |
| 21 | LOAD_ATTR | 2 (next) |
PyObject_GetAttr(g,‘next‘) PyGen_Type.tp_getattro() 此时tp_getattro=PyObject_GenericGetAttr 得到wrappertype 这个wrapper包含了generator,
|
||
| 24 | CALL_FUNCTION | 0 |
在call 的时候，转而调用 generator.next 就是gen_iternext，之后转到 gen_send_ex这里， |
||
| 27 | POP_TOP | ||||
| 10 | 28 | LOAD_NAME | 1 (g) | ||
| 31 | LOAD_ATTR | 3 (send) | |||
| 34 | LOAD_CONST | 1 (‘sender‘) | |||
| 37 | CALL_FUNCTION | 1 |
这里转到 gen_send(PyGenObject *gen, PyObject *arg) |
||
| 40 | PRINT_ITEM | ||||
| 41 | PRINT_NEWLINE | ||||
| 42 | LOAD_CONST | 2 (None) | |||
| 45 | RETURN_VALUE | ||||
在分析CPython源码的时候会遇到许多的PyMethodDescrObject、PyMemberDescrObject、PyGetSetDescrObject、PyWrapperDescrObject，是因为Python语言设计的比较灵活,不同的方法、属性，有不同的获取方法，另外不同的方法有不同的参数，所以调用的方式也不一样啊，所以对应的C代码应该有不同的策略，需要包装起到这个策略作用。这些Descr都是一些外层的包装对象，只是为了方便管理而已。在class object初始化的时候保存到相应的type.tp_dict中.
coroutine的应用:
coroutine因为得不到操作系统的主动调用，要有程序员来控制调度时机，在用户态的调度不适合模拟实时的状体，但是非常适合做成无关时间的状态改变，我们以电商快递商品过程的为例，一个商品在卖家到达买家大致会经历下面几个状态:待售、已售、商品在起始城市、商品在中间城市、商品到达目的城市、开始投递、到达买家手中。
快递商品状态转换图
电商商品状态切换伪代码:
from collections import namedtuple State=namedtuple(‘State‘,‘statename action‘) def commodity(id): #待售状态 action=yield State(‘forsale‘,‘online‘) #已售状体 if action==‘sellout‘: action =yield State(‘sellout‘,‘postman1‘) elif action==‘offline‘: return #在出发城市快递点状态 if action==‘store1‘: action=yield State(‘store1‘,‘store in garage‘) else: return #已产生中间路径状态 middleCities=generateRoute(id) if action==‘route‘: action=yield State(‘store1_routed‘,‘caculate route‘) else: return l=len(middleCities) for city in middleCities: if action==‘next‘: if city==middleCities[l-1]: #已经到达目的城市状态 action =yield State(‘destination‘,city) else: #中间城市流转状态 action=yield State(‘middle_city‘,city) #在目的城市开始投递状态 if ‘deliver‘: action=yield State(‘delivering‘,‘postman is delivering‘) else: return #被买家接受状态 if action==‘accept‘: yield State(‘accepted‘,‘finish‘)
python中的generator(coroutine)浅析和应用
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原文地址：http://www.cnblogs.com/hi0xcc/p/5588966.html
