Python自动化运维之高级函数
原创Python自动化运维之高级函数
原创
一、协程
1.1 协程的概念
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。（其实并没有说明白~） 那么这么来理解协程比较容易：
线程是系统级别的，它们是由操作系统调度；协程是程序级别的，由程序员根据需要自己调度。我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序，那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序；别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这就是协程。也就是说同一线程下的一段代码执行着执行着就可以中断，然后跳去执行另一段代码，当再次回来执行代码块的时候，接着从之前中断的地方开始执行。
比较专业的理解是： 协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。
1.2 协程的优缺点
协程的优点： （1）无需线程上下文切换的开销，协程避免了无意义的调度，由此可以提高性能（但也因此，程序员必须自己承担调度的责任，同时，协程也失去了标准线程使用多CPU的能力） （2）无需原子操作锁定及同步的开销 （3）方便切换控制流，简化编程模型 （4）高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。
协程的缺点： （1）无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。 （2）进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序
二、Python中如何实现协程
2.1 yield实现协程
前文所述“子程序（函数）在执行过程中可以中断去执行别的子程序；别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序”，那么很容易想到Python的yield，显然yield是可以实现这种切换的。
def eater(name):
print("%s eat food" %name)
while True:
food = yield
print("done")
g = eater("gangdan")
print(g)执行结果：
<generator object eater at 0x0000000002140FC0>由执行结果可以证明g现在就是生成器函数
2.2 协程函数赋值过程
用的是yield的表达式形式，要先运行next()，让函数初始化并停在yield，然后再send() ，send会在触发下一次代码的执行时，给yield赋值
next()和send() 都是让函数在上次暂停的位置继续运行：
def creater(name):
print('%s start to eat food' %name)
food_list = []
while True:
food = yield food_list
print('%s get %s ,to start eat' %(name,food))
food_list.append(food)
# 获取生成器
builder = creater('tom')
# 现在是运行函数，让函数初始化
next(builder)
print(builder.send('包子'))
print(builder.send('骨头'))
print(builder.send('菜汤'))运行结果：
tom start to eat food
tom get 包子 ,to start eat
['包子']
tom get 骨头 ,to start eat
['包子', '骨头']
tom get 菜汤 ,to start eat
['包子', '骨头', '菜汤']需要注意的是每次都需要先运行next()函数，让程序停留在yield位置。
如果有多个这样的函数都需要执行next()函数，让程序停留在yield位置。为了防止忘记初始化next操作，需要用到装饰器来解决此问题。
def init(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
builder = func(*args,**kwargs)
next(builder) # 这个地方是关键可以使用builder.send("None")，第一次必须传入None。
return builder
return wrapper
@init
def creater(name):
print('%s start to eat food' %name)
food_list = []
while True:
food = yield food_list
print('%s get %s ,to start eat' %(name,food))
food_list.append(food)
# 获取生成器
builder = creater("tom")
# 现在是直接运行函数，无须再函数初始化
print(builder.send('包子'))
print(builder.send('骨头'))
print(builder.send('菜汤'))执行结果：
tom start to eat food
tom get 包子 ,to start eat
['包子']
tom get 骨头 ,to start eat
['包子', '骨头']
tom get 菜汤 ,to start eat
['包子', '骨头', '菜汤']2.3 协程函数简单应用
请给Tom投喂食物：
def init(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
builder = func(*args,**kwargs)
next(builder)
return builder
return wrapper
@init
def creater(name):
print('%s start to eat food' %name)
food_list = []
while True:
food = yield food_list
print('%s get %s ,to start eat' %(name,food))
food_list.append(food)
def food():
builder = creater("Tom")
while True:
food = input("请给Tom投喂食物：").strip()
if food == "q":
print("投喂结束")
return 0
else:
builder.send(food)
if __name__ == '__main__':
food()执行结果：
Tom start to eat food
请给Tom投喂食物：骨头
Tom get 骨头 ,to start eat
请给Tom投喂食物：菜汤
Tom get 菜汤 ,to start eat
请给Tom投喂食物：q
投喂结束2.4 协程函数的应用
实现linux中"grep -rl error <目录>"命令，过滤一个文件下的子文件、字文件夹的内容中的相应的内容的功能程序。
首先了解一个OS模块中的walk方法,能够把参数中的路径下的文件夹打开并返回一个元组。
>>> import os # 导入模块
>>> os.walk(r"E:Pythonscript") #使用r 是让字符串中的符号没有特殊意义，针对的是转义
<generator object walk at 0x00000000035D3F10>
>>> g = os.walk(r"E:Pythonscript")
>>> next(g)
('E:\Python\script', ['.idea', '函数'], [])返回的是一个元组，第一个元素是文件的路径，第二个是文件夹，第三个是该路径下的文件。
这里需要用到一个写程序的思想：面向过程编程。
三、面向过程编程
面向过程：核心是过程二字，过程及即解决问题的步骤，基于面向过程设计程序就是一条工业流水线，是一种机械式的思维方式。流水线式的编程思想，在设计程序时，需要把整个流程设计出来。
优点： 1：体系结构更加清晰 2：简化程序的复杂度
缺点： 可扩展性极其的差，所以说面向过程的应用场景是：不需要经常变化的软件，如：linux内核，httpd，git等软件 下面就根据面向过程的思想完成协程函数应用中的功能。
目录结构：
test
├── aa
│ ├── bb1
│ │ └── file2.txt
│ └── bb2
│ └── file3.txt
└─ file1.txt
文件内容：
file1.txt：error123
file2.txt：123
file3.txt：123error程序流程： 第一阶段：找到所有文件的绝对路径 第二阶段：打开文件 第三阶段：循环读取每一行 第四阶段：过滤“error” 第五阶段：打印该行属于的文件名 第一阶段：找到所有文件的绝对路径
g是一个生成器，就能够用next()执行，每次next就是运行一次，这里的运行结果是依次打开文件的路径：
>>> import os
>>> g = os.walk(r"E:Pythonscript函数 est")
>>> next(g)
('E:\Python\script\函数\test', ['aa'], [])
>>> next(g)
('E:\Python\script\函数\test\aa', ['bb1', 'bb2'], ['file1.txt'])
>>> next(g)
('E:\Python\script\函数\test\aa\bb1', [], ['file2.txt'])
>>> next(g)
('E:\Python\script\函数\test\aa\bb2', [], ['file3.txt'])
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
StopIteration我们在打开文件的时候需要找到文件的绝对路径，现在可以通过字符串拼接的方法把第一部分和第三部分进行拼接。
用循环打开：
import os
dir_g = os.walk(r"E:Pythonscript函数 est")
for dir_path in dir_g:
print(dir_path)结果：
('E:\Python\script\函数\test', ['aa'], [])
('E:\Python\script\函数\test\aa', ['bb1', 'bb2'], ['file1.txt'])
('E:\Python\script\函数\test\aa\bb1', [], ['file2.txt'])
('E:\Python\script\函数\test\aa\bb2', [], ['file3.txt'])将查询出来的文件和路径进行拼接，拼接成绝对路径
import os
dir_g = os.walk(r"E:Pythonscript函数 est")
for dir_path in dir_g:
for file in dir_path[2]:
file = "%s\%s" %(dir_path[0],file)
print(file)执行结果：
E:Pythonscript函数testaaile1.txt
E:Pythonscript函数testaab1ile2.txt
E:Pythonscript函数testaab2ile3.txt用函数实现:
import os
def search():
while True:
dir_name = yield
dir_g = os.walk(dir_name)
for dir_path in dir_g:
for file in dir_path[2]:
file = "%s\%s" %(dir_path[0],file)
print(file)
g = search()
next(g)
g.send(r"E:Pythonscript函数 est")为了把结果返回给下一流程
@init # 初始化生成器
def search(target):
while True:
dir_name = yield
dir_g = os.walk(dir_name)
for pardir,_,files in dir_g:
for file in files:
abspath = r"%s%s" %(pardir,file)
target.send(abspath)第二阶段：打开文件
@init
def opener(target):
while True:
abspath=yield
with open(abspath,'rb') as f:
target.send((abspath,f))第三阶段：循环读出每一行内容
@init
def cat(target):
while True:
abspath,f=yield #(abspath,f)
for line in f:
res=target.send((abspath,line))
if res:break第四阶段：过滤
@init
def grep(pattern,target):
tag=False
while True:
abspath,line=yield tag
tag=False
if pattern in line:
target.send(abspath)
tag=True第五阶段：打印该行属于的文件名
@init
def printer():
while True:
abspath=yield
print(abspath)
g = search(opener(cat(grep('error'.encode('utf-8'), printer()))))
g.send(r'E:Pythonscript函数 est')执行结果：
E:Pythonscript函数testaaile1.txt
E:Pythonscript函数testaab2ile3.txt原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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