Python协程与JavaScript协程的对比及经验技巧
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。
def foo(): print(foo start) a = yield 1 print(foo a, a) yield 2 yield 3 print(foo end)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())foo start1foo a a23foo start1foo start1foo startfoo a nonefoo end 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(foo start) a = yield 1; console.log(foo a, a) yield 2; yield 3; console.log(foo end)}const gen = foo();console.log(gen.next().value); // 1// gen.send(a) // http://www.voidcn.com/article/p-syzbwqht-bvv.html spidermonkey引擎支持 send 语法console.log(gen.next().value); // 2console.log(gen.next().value); // 3console.log(foo().next().value); // 1console.log(foo().next().value); // 1/*foo start1foo a undefined23foo start1foo start1*/ 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 import asyncioimport timeasync def exec(): await asyncio.sleep(2) print('exec')# 这种会和同步效果一直# async def go():# print(time.time())# c1 = exec()# c2 = exec()# print(c1, c2)# await c1# await c2# print(time.time())# 正确用法async def go(): print(time.time()) await asyncio.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 var sleep = function (time) { console.log(sleep start) return new promise(function (resolve, reject) { settimeout(function () { resolve(); }, time); });};async function exec() { await sleep(2000); console.log(sleep end)}async function go() { console.log(date.now()) c1 = exec() console.log(-------1) c2 = exec() console.log(c1, c2) await c1; console.log(-------2) await c2; 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
到这里就基本结束了，看完不知道你会有什么感想，如有错误还请不吝赐教。
原文链接：https://www.cnblogs.com/lgjbky/p/14759463.html
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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。
def foo(): print(foo start) a = yield 1 print(foo a, a) yield 2 yield 3 print(foo end)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())foo start1foo a a23foo start1foo start1foo startfoo a nonefoo end 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(foo start) a = yield 1; console.log(foo a, a) yield 2; yield 3; console.log(foo end)}const gen = foo();console.log(gen.next().value); // 1// gen.send(a) // http://www.voidcn.com/article/p-syzbwqht-bvv.html spidermonkey引擎支持 send 语法console.log(gen.next().value); // 2console.log(gen.next().value); // 3console.log(foo().next().value); // 1console.log(foo().next().value); // 1/*foo start1foo a undefined23foo start1foo start1*/ 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 import asyncioimport timeasync def exec(): await asyncio.sleep(2) print('exec')# 这种会和同步效果一直# async def go():# print(time.time())# c1 = exec()# c2 = exec()# print(c1, c2)# await c1# await c2# print(time.time())# 正确用法async def go(): print(time.time()) await asyncio.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 var sleep = function (time) { console.log(sleep start) return new promise(function (resolve, reject) { settimeout(function () { resolve(); }, time); });};async function exec() { await sleep(2000); console.log(sleep end)}async function go() { console.log(date.now()) c1 = exec() console.log(-------1) c2 = exec() console.log(c1, c2) await c1; console.log(-------2) await c2; 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
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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
到这里就基本结束了，看完不知道你会有什么感想，如有错误还请不吝赐教。
原文链接：https://www.cnblogs.com/lgjbky/p/14759463.html
如何用铅笔判断电视机内有无高压
AI给生活带来了什么便利
让你随时随地都能知道天气情况的传感器
关于RFID的仓库管理系统的方案设计
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Python协程与JavaScript协程的对比及经验技巧
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三星可卷曲屏幕再爆黑科技：搭载类似3D Touch重力按压技术
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