Question

在Tornado中，我们通常编写以下代码来异步调用函数：

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):

    @tornado.gen.coroutine
    def post(self):
        ...
        yield self.handleRequest(foo)
        ...

    @tornado.gen.coroutine
    def handleRequest(self, foo):
        ...

但是在asyncio中（将在Python 3.4中附带，可以从Python 3.3的pip安装），我们使用yield from来实现同样的目的：

@asyncio.coroutine
def myPostHandler():
    ...
    yield from handleRequest(foo)
    ...


@asyncio.coroutine
def handleRequest(foo)
    ...

从代码中看，差异为yield和yield from。但是，前handleRequest(foo)返回tornado.concurrent.Future个对象，后者返回generator个对象。

我的问题是，机制中的两件事有什么区别？控制流程如何？谁调用实际的handleRequest并检索其返回值？

附加：我具有Python生成器和迭代器的基本知识。我想通过使用这些来了解Tornado和asyncio的成就，以及这两种机制之间的区别。

Answer 1

两者之间存在巨大差异。 yield from需要另一台发电机并继续从该发电机中产生（委托责任，因为它）。 yield只会产生一个值。

换句话说，yield from，在最简单的情况下，可以替换为：

for value in self.handleRequest(foo):
    yield value

如果用yield from <expression>替换yield <expression>行，则将整个生成器返回给调用者，而不是生成器生成的值。

yield from语法仅在Python 3.3中引入，请参阅PEP 380: Syntax for Delegating to a Subgenerator。除了Python 3.3之外，Tornado还支持Python版本2.6,2.7和3.2，因此它不能依赖于yield from语法。另一方面，asyncio是3.4中添加的核心Python库，完全可以依赖于yield from生成器委派语法。

因此，Tornado必须对@tornado.gen.coroutine生成器产生的值进行后处理，以检测是否产生了tornado.concurrent.Future个对象; @asyncio.coroutine代码处理可以更简单。事实上，Tornado Runner.run() method会进行显式类型检查以处理委派任务。

龙卷风的“产量”和机制中的asyncio的“产量”之间的差异？

1 个答案: