(24) # StopIteration 可以查看协程的状态 print(inspect.getgeneratorstate((my_coro)))，4种状态 GEN_CREATED 等待开始 GEN_RUNNING...， 或者 send（None） from functools import wraps def coroutine(func): @wraps(func) def primer(*args..., **kwargs): # 被装饰的生成器函数替换成 primer函数 gen = func(*args, **kwargs) # 调用被装饰的函数，获取生成器对象...关键字 在生成器 gen 中使用 yield from subgen() 时，subgen 会获得控制权，把产出的值传给 gen 的调用方，即调用方 可以直接控制 subgen 与此同时，gen 会阻塞，等待...协程可以通过 以前不可能的方式委托职责 上面图中左侧 外层 for 循环的末尾没有 group.send(None)，则子生成器不终止，委派生成器 会在 yield from 处永远暂停 还可以用协程做
print(inspect.getgeneratorstate(my_coro)) # 协程处于 GEN_CREATED (等待开始状态)my_coro.send(None) # 首先要调用next()...） next(my_coro2) # 向前执行到第一个yield 处 打印 “-> coroutine started: a = 14” # 并且产生值 14 （yield a 执行 等待为b赋值）...+ b 执行 得到结果42 等待为c赋值） print(inspect.getgeneratorstate(my_coro2)) # 这里inspect.getgeneratorstate(my_coro2...gen = func(*args, **kwargs) # 调用被被装饰函数，获取生成器对象 next(gen) # 预激生成器 return gen #...gen = func(*args, **kwargs) # 调用被被装饰函数，获取生成器对象 next(gen) # 预激生成器 return gen #
由此，我们可以看到协程具有以下优势： 执行效率高，通过执行中的切换，让多个方法近乎同时执行，减少IO等待，有效提升了执行效率 性能优于多线程，对于多线程并发的程序设计，多个线程切换过程中需要消耗一定的时间...协程的状态 协程有以下四种状态： GEN_CREATED — 等待开始执行 GEN_RUNNING — 正在执行 GEN_SUSPENDED — 在 yield 表达式处暂停 GEN_CLOSED —...from functools import wraps def coroutine(func): @wraps(func) def primer(*args,**kwargs):...gen = func(*args,**kwargs) next(gen) return gen return primer 关于装饰器的内容，可以参考： python 中的装饰器及其原理...yield from 语句会一直等待子生成器终止并抛出 StopIteration 异常，而子生成器通过 return 语句返回的值会成为 yield from 语句的传入值。
= simple_coro2(14) next(my_coro2) my_coro2.send(28) my_coro2.send(99) 执行过程是： 调用next(my_coro2)，执行yield...这是因为协程有四种状态： 'GEN_CREATED' 等待开始执行 'GEN_RUNNING' 解释器正在执行 'GEN_SUSPENDED' 在yield表达式处暂停 'GEN_CLOSED' 执行结束...，可以定义一个预激装饰器，比如： from functools import wraps def coroutine(func): @wraps(func) def primer(*args..., **kwargs): gen = func(*args, **kwargs) next(gen) return gen return primer...与此同时，gen会阻塞，等待subgen终止。
而在 3.6 中，旧的 __aiter__ 协议仍旧会被支持，但会抛出一个 DeprecationWarning 异常。..., **kwargs): coro = func(*args, **kwargs) if (coro....类比 await； Cofunction 只能通过 cocall 关键字调用； cocall 语法需要在其后方使用圆括号； cocall f(*args, **kwargs) 在语义上等同于 yield...__cocall__(*args, **kwds)。...要在生成器式协程中调用 cofunctions，需要使用内置的 costart(cofunc, *args, **kwargs)； 因为 cofunction 必须使用 cocall 关键字调用 ，因此自动避免在生成器式协程中忘记使用
你可能会说，我知道并发用多线程，并行用多进程，这里面的知识已经够我掌握的了，异步 IO 又是个什么鬼？本文将会回答该问题，从而使你更加牢固地掌握 Python 的异步 IO 操作方法。...async def main(*args) : await asyncio.gather(*(chain(n) for n in args)) if __name__ == "__main...t = asyncio.create_task(coro([3, 2, 1])) ......下面，在coro([10，5，0]) 完成之前，可使用coro([3，2，1]) 的结果，而用 collect() 则不是这样： >>> async def main(): ......t = asyncio.create_task(coro([3, 2, 1])) ... t2 = asyncio.create_task(coro([10, 5, 0])) ...
当我们调用send方法后yield会收到这个值并赋值给x,而当程序运行到协程定义体的末尾时和用生成器的时候一样会抛出StopIteration异常 如果协程没有通过next(...)激活(同样我们可以通过...from functools import wraps 2 3 4 def coroutine(func): 5 @wraps(func) 6 def primer(*args...,**kwargs): 7 gen = func(*args,**kwargs) 8 next(gen) 9 return gen 10 return...= averager() 21 next(coro_avg) 22 coro_avg.send(10) 23 coro_avg.send(30) 24 coro_avg.send(5) 25 try:...grouper会在yield from表达式处暂停，等待averager实例处理客户端发来的值。
driver.find_element_by_id('kw').send_keys('python') time.sleep(1) driver.find_element_by_id('su').click() 报错分析 DeprecationWarning...依旧是使用单词意思分析报错原因 DeprecationWarning 弃用警告 command命令 instead代替 分析可以得出：弃用警告：find_elment_by_命令已弃用。...hacker：按照报错提示做就好了 解决方案 在selenium中的元素定位方式find_elment_by_*已被弃用，执行时会出现异常 这时我们需要使用新的方法代替（find_elment）
可以使用默认的事件循环，也可以实例化一个特定的循环类(比如uvloop),这里使用了默认循环run_until_complete(coro)方法用这个协程启动循环，协程返回时这个方法将停止循环。...import asyncio import functools def callback(args, *, kwargs="defalut"): print(f"普通函数做为回调函数,获取参数...:{args},{kwargs}") async def main(loop): print("注册callback") loop.call_soon(callback, 1)...wrapped = functools.partial(callback, kwargs="not defalut") loop.call_soon(wrapped, 2) await...组合协程 一系列的协程可以通过await链式的调用，但是有的时候我们需要在一个协程里等待多个协程，比如我们在一个协程里等待1000个异步网络请求，对于访问次序有没有要求的时候，就可以使用另外的关键字wait
# asyncio.run(main()) '''等待 1 秒后打印 "hello"，然后 再次 等待 2 秒后打印 "world"''' # import asyncio # import time...wait until it is complete: # await task # asyncio.run(main()) '''运行 asyncio 程序''' '''asyncio.run(coro..., *, name=None)¶''' # import asyncio # async def coro(): # return 2021 # task = asyncio.create_task...(coro())#before python3.7 '''休眠''' ''' asyncio.sleep(delay, result=None, *, loop=None)¶''' '''以下协程示例运行...'''在线程中运行''' '''asyncio.to_thread(func, /, *args, **kwargs)在不同的线程中异步地运行函数 func。'''
弃用 根据 PEP 623，删除了 unicode 对象的 C 实现中已弃用的 wstr 和 wstr_length 成员。 在unittest模块中，删除了许多长期不推荐使用的方法和类。...（自 Python 3.1 或 3.2 起，它们已被弃用）。 已弃用的 smtpd 和 distutils 模块已被删除（请参阅 PEP 594 和 PEP 632 。...许多其他旧的、损坏的和已弃用的函数、类和方法已被删除。 字符串中无效的反斜杠转义序列现在使用 SyntaxWarning 而不是 DeprecationWarning 发出警告，使它们更加明显。...整数的内部表示已发生变化，为性能增强做好准备。（这不会影响大多数用户，因为它是内部细节，但可能会导致 Cython 生成的代码出现问题。）
通过用这个装饰器包装函数，我可以快速识别瓶颈并优化代码的关键部分。..., **kwargs): result = func(*args, **kwargs) if valid_output(result): return..., **kwargs): result = func(*args, **kwargs) plt.figure() # Your visualization...__name__} - args: {args}, kwargs: {kwargs}") return func(*args, **kwargs) return wrapper...", DeprecationWarning) return func(*args, **kwargs) return wrapper @deprecated def old_data_processing
基于生成器的协程函数 Generator-based coroutine function： 基于生成器语法的协程，最常见的是用 @asyncio.coroutine装饰过的函数。...异常 在CPython 3.6中，旧的__aiter__协议仍将受到引发DeprecationWarning的支持 在CPython 3.7中，将不再支持旧的__aiter__协议：如果__aiter_...（由新语法定义） CO_ITERABLE_COROUTINE表示这是用生成器实现的协程，但是和原生协程兼容。...如果它返回一个生成器，它将被包装在一个等待的代理对象中（参见下面的等待对象的定义）。...() return ( await coro() ) res = await coro() ** 2 res = (await coro()) ** 2 func(a1=await coro(), a2
# define a coroutine async def custom_coro(): # ... 用“async def”表达式定义的协程被称为“协程函数”。...... # create a coroutine coro = custom_coro() 这不会执行协程。它返回一个“协程”对象。...# await another coroutine await asyncio.sleep(1) # create the coroutine coro = custom_coro...我们还会得到一个 RuntimeError，因为协程已创建但从未执行过，我们将在下一节中探讨它。... sys:1: RuntimeWarning: coroutine 'custom_coro' was never awaited 协程对象是可等待的。
# define a coroutineasync def custom_coro():# ...用“async def”表达式定义的协程被称为“协程函数”。...# define a coroutineasync def custom_coro():# await another coroutineawait asyncio.sleep(1)2....the type of the coroutineprint(type(coro))运行示例报告创建的协程是一个“协程”类。...我们还会得到一个 RuntimeError，因为协程已创建但从未执行过，我们将在下一节中探讨它。...sys:1: RuntimeWarning: coroutine 'custom_coro' was never awaited协程对象是可等待的。
在Python当中万物皆对象，我们用class关键字定义的类本身也是一个对象，负责产生该对象的类称之为元类，元类可以简称为类的类。元类的主要目的是为了控制类的创建行为。...调用__call__会触发以下两点 def __call__(self, *args, **kwargs): # 1.会调用__new__()实例化一个空obj...__new__(self) # 2.会执行__init__(obj, *args, **kwargs), obj....__init__(*args, **kwargs) return obj # 可以通过元类内部的__new__控制对象的创建 def __new__(cls, *args..., **kwargs): pass
异步支持 Python 语言已更改为通过添加表达式和类型来适应 asyncio。更具体地说，它被更改为支持协程作为一流的概念。反过来，协程是 asyncio 程序中使用的并发单元。.... # create a coroutine object coro = custom_coro() 协程可以通过 await 表达式执行另一个协程。这会暂停调用者并安排目标执行。.... # suspend and schedule the target await custom_coro() 异步迭代器是产生可等待对象的迭代器。...相反，执行 for 循环的调用协程将挂起并在内部等待迭代器产生的每个可等待对象。 异步上下文管理器是可以等待进入和退出方法的上下文管理器。“async with”表达式用于创建和使用异步上下文管理器。...大多数用例都可以使用高级 API 来满足，这些 API 提供实用程序来处理协程、流、同步原语、子进程和队列，以便在协程之间共享数据。
警告类别內建警告类型：类描述Warning所有警告类别类的基类，它是 Exception 的子类UserWarning函数 warn() 的默认类别DeprecationWarning用于已弃用功能的警告...SyntaxWarning用于可疑语法的警告RuntimeWarning用于有关可疑运行时功能的警告FutureWarning对于未来特性更改的警告PendingDeprecationWarning对于未来会被弃用的功能的警告...DeprecationWarning 和 PendingDeprecationWarning 和 ImportWarning 被默认忽略。...在 3.2 版中的调整: 除 PendingDeprecationWarning 之外，默认情况下将忽略 DeprecationWarning。...可以用 python --help 来查看 -W 参数的详细使用。
显然，wait_gen_kwargs就是用来传递这些参数的，它是通过可变关键字参数控制的，可以直接用 key=value 的形式进行传参，简单示例如下： @backoff.on_predicate(backoff.constant...{args} and kwargs " "{kwargs}".format(**details)) def success_hdlr(details): print("...Success offafters {tries} tries " "calling function {target} with args {args} and kwargs "..." "calling function {target} with args {args} and kwargs " "{kwargs}".format(**details...", DeprecationWarning, stacklevel=2, ) seconds = value + jitter
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