Python 基于产量的协同规划是真正的协同规划吗？

我实现greenlet API只是为了练习

from greenlet import greenlet

def test1():
    print 12
    gr2.switch()
    print 34

def test2():
    print 56
    gr1.switch()
   print 78

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()

这是我的乱码

def test1():
    tmp1=yield
    print 12
    try:
        gv2.send(1)
    except StopIteration:
        pass
    tmp1=yield
    print 34

def test2():
    tmp2=yield
    print 56
    try:
        gv2.send(1)
    except StopIteration:
        pass
    tmp1=yield
    print 78

gv1=test1()
gv1.next()
gv2=test2()
gv2.next()

gv1.send(1)

显示

12
56
Traceback (most recent call last):
  File "prog.py", line 26, in <module>
    gv1.send(1)
  File "prog.py", line 5, in test1
    gv2.send(1)
  File "prog.py", line 15, in test2
    gv2.send(1)
ValueError: generator already executing

12
56
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“prog.py”，第26行，在
gv1.发送（1）
test1中第5行的文件“prog.py”
gv2.发送（1）
test2中第15行的文件“prog.py”
gv2.发送（1）
ValueError:生成器已在执行

所以我不知道我猜对了

但是看起来在test1将“1”发送到test2之后，它仍然有一些东西

与gevent不同，没有控制流切换。test1仍然具有流

如果不是，我不明白greenlet可以做什么，但python“协同程序”不存在

我的问题是

pythoncoroutine（基于收益率）是真实的吗（将它与其他东西进行比较…lisp、ruby和c）

如果正确的话，你能给一些关于spagetti代码的提示吗

---

test2（）

的生成器实例正在向自身发送一个值

def test2():
    tmp2=yield
    print 56
    try:
        gv2.send(1) # this is the offending line
    except StopIteration:
        pass
    tmp1=yield
    print 78

send（）

将恢复生成器，但只要在

test2（）中执行代码，它就已经在运行了。这就是它呕吐的原因

是否要执行：
gv1.send（1）
？这也行不通

原因如下：


当前情况：在
gv1之前。在示例的最后发送（1）

gv1处于休眠状态
gv2处于休眠状态

gv1.send（1）
被调用，这将继续
gv1
gv1
进入
gv2.发送（1）
这将继续
gv2
gv2
进入
gv1。发送（1）
gv1
正在恢复，但是，
gv1
自上次恢复以来未达到
yield
语句。因此，它仍在运行，这就是它也会抛出的原因


本质上，差异可以概括如下：


greenlet彼此共享一个固有的连接：
.switch（）
暂停当前正在执行的greenlet，但会继续

另一方面，发电机彼此完全独立。不存在执行生成器的共享上下文。

yield
将“暂停”生成器
next（）
/
send（）
将恢复暂停的生成器，在运行的生成器上调用它们将导致异常


为什么要访问
gv2
（它代表了
test2
的一个特定实例）？生成器
test2（）
应该是自包含的，并且不对其使用方式进行任何假设。如果您决定从其他范围调用生成器，该怎么办？不管怎样，向自己发送价值观是没有意义的：你已经拥有了这些价值观。
你在寻找什么“提示”？关于到底是什么？哦，这只是个错误，我打算使用“gv1.send（1）”，而我的测试代码实际上就是它。我想知道为什么‘gv1.send（1）’不起作用。关于如何使用基于收益率的‘coroutine’@成功地实现这个例子的“提示”来自未来，这篇文章解释了为什么不起作用；）请参阅
“原因如下：”
是的，我读了它，现在明白了异常出现的原因。那么，如果你不介意的话，有没有办法实现第一个呢？如果Python能够做到这一点，那么它将与两个协同程序交互，看起来非常有用it@from__future__您可以创建第三个生成器，在两个生成器之间来回洗牌数据。