在普通函数中调用暂停函数
我想在普通函数中调用阻止暂停函数，但不阻止线程完成暂停函数，然后返回 Response 重写乐趣拦截（链：Interceptor.Chain）：响应{ // getSession是一个暂停函数 val session = sessionProvider.getSession（） return chain.proceed（ chain .request（） .newBui
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为什么可以尝试捕获async-await呼叫？
JavaScript中有一个常见的反模式： function handleDataClb（err，data）{ if（ ！data）抛出新错误（'找不到数据'）; //处理数据... } 函数f（）{ try { fs.readFile（'data'，'utf8' ，handleDataClb）; } catch（e）{ //处理错误... } }
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Python异步：阅读器回调和协程通信
我正在尝试实现将数据从stdin传递到协程的简单想法： import asyncio import sys event = asyncio.Event（） def handle_stdin（）： data = sys.stdin.readline（） 事件数据=数据＃注意：分配给事件对象 event.set（） @ asyncio.coroutine def
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如果不再使用Python生成器但尚未达到StopIteration，是否会对其进行垃圾回收？
当不再使用生成器时，应该对其进行垃圾收集，对吗？我尝试了以下代码，但不确定是哪一部分错了。 import weakref import gc def倒数（n）： 而n： 收益n n- = 1 cd =倒数（10） cdw =弱引用.ref（cd）（） 打印cd.next（） gc.collect（） 打印cd.next（） gc.collect（） prin
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如何在CPython中实现生成器和协程？
我已经读到在CPython中，解释器堆栈（为此目的而调用的Python函数列表）与C堆栈（在解释器自己的代码中调用的C函数列表）混合在一起。如果是这样，那么如何实现生成器和协程？他们如何记住执行状态？ CPython是否将每个生成器/协程的堆栈复制到OS堆栈或从OS堆栈复制？还是CPython只是将生成器的最顶层堆栈框架保留在堆上，因为生成器只能从该最顶层的框架中屈服？ 解决方案 yiel
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Python 3.5：“与...同步”导致SyntaxError。为什么？
我正在使用Python 3.5，根据 PEP 492 可以使用语法来访问异步，但是当我尝试使用它时却出现了SyntaxError。我在做什么错？ 在[14]：sys.version Out [14]：'3.5。 2（默认值，2016年10月11日，04：59：56）\n [GCC 4.2.1兼容的Apple LLVM 8.0.0（clang-800.0.38）]' 在[15]中：与a
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asyncio.ensure_future与BaseEventLoop.create_task与简单协程？
我看过一些关于asyncio的基本Python 3.5教程，以各种方式进行相同的操作。 在此代码中： 导入异步 异步定义do（i）： print（“ Start％d”％i） 等待asyncio.sleep（3） print（“ End％d”％i） return i 如果__name__ =='__main__'： 循环= asyncio.get_event_loop（）
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协程vs延续vs生成器
协程和延续与生成器有什么区别？ 解决方案 我将从生成器开始，看到因为它们是最简单的情况。如@zvolkov所述，它们是可以重复调用而无需返回的函数/对象，但是在调用时将返回（屈服）一个值，然后中止执行。再次调用它们时，它们将从上次暂停执行的位置开始执行，然后再次执行操作。 生成器本质上是简化（不对称）的协程。协程和生成器之间的区别在于，协程在最初被调用后就可以接受参数，而生成器则不能
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将带有回调的函数转换为Python生成器？
Scipy最小化函数（仅用作示例），可以选择在每个步骤中添加一个回调函数。所以我可以做类似的事情， def my_callback（x）： print x scipy.optimize .fmin（func，x0，callback = my_callback） 是否可以使用回调函数创建fmin的生成器版本，以便我可以做， for my_fmin（func，x
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什么是协程？
什么是协程？它们与并发有何关系？ 解决方案 协程与并发在很大程度上是正交的。协程是一种通用的控制结构，流控制在两个不同的例程之间协同传递而不返回。 Python中的“ yield”语句就是一个很好的例子。它创建一个协程。遇到“ yield”时，将保存该函数的当前状态，并将控制权返回给调用函数。然后，调用函数可以将执行转移回给yield函数，并且其状态将恢复到遇到“ yield”的位置
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g ++ 10中的C ++ 20：未定义生成器
此MCVE在Visual Studio中可以正常工作。 #include #include std :: experimental :: generator f（）{for（int i = 0; i int main（） { for（int i：f（）） std :: cout
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为什么协程的返回类型必须是可移动构造的？
考虑以下代码，该代码定义 invoker 类-协程的最小返回类型。我们显式删除 invoker 类的副本和移动构造函数。 #include #include 类调用者{ 公共： 类invoker_promise { 公共： 调用者get_return_object（）{返回调用者{}; } auto initial_suspend（）{return s
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C ++ 20中的协程是什么？
？ 与“ Parallelism2”或/和“ Concurrency2”有什么不同（请看下图）？ 下图来自ISOCPP。 https://isocpp.org/files/img/wg21-timeline-2017-03.png 解决方案 在抽象层次上，协程将 SIMD（单指令多数据）具有多个“执行线程”，但只有一个执行状态（仅适用于多个数据）。可以说并行算法有点
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C ++ 1z协程具有语言功能吗？
为什么协程（作为最新的C ++ 1z草案）将被实现为核心语言功能（特别的关键字和所有功能）而不是库扩展？ 他们已经有一些实现（Boost.Coroutine等），其中一些实现可以独立于平台，与我阅读的内容无关。委员会为什么决定将其烘焙为核心语言本身？ 我不是说他们不应该这样做，而是Bjarne Stroustrup自己在一些谈话中提到（不要知道再有哪一个）应该尽可能在库中实现新功能，而
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无叠层协程与叠层协程有何不同？
背景： 我之所以问这个问题，是因为我目前有一个具有许多（数百至数千）线程的应用程序。这些线程中的大多数在大部分时间都处于空闲状态，等待将工作项放入队列中。当一个工作项可用时，然后通过调用一些任意复杂的现有代码来对其进行处理。在某些操作系统配置上，应用程序会遇到控制最大用户进程数的内核参数，因此，我想尝试减少工作线程数的方法。 我建议的解决方案： 这似乎是基于协程的方法，我用协程替
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直接在asio堆栈式协程中使用spawn安全吗?
当我使用spawn在协程中启动新的stackfull协程时，valgrind说很多使用未初始化的值( valgrind输出). 然后我使用io_service.post调用处理程序，并在其中启动一个新的stackfull协程，一切似乎都很好. 我已经搜索并阅读了一些文档，但是找不到有关如何在全栈协程中安全地创建新的全栈协程的信息. 这是代码: #include
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使用Gevent和WSGI阻止呼叫
我刚刚开始使用协程，并阅读了gevent和greenlets.为了进行测试，我通过gevents pywsgi模块提供了以下代码: from gevent.pywsgi import WSGIServer import gevent def hello_world(env, start_response): gevent.sleep(5) start_response('2
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扫描器与解析器的交互
我是flex/bison的新手.在阅读书籍时，似乎在几乎所有编译器实现中，解析器都以“协程"方式与扫描程序交互，即只要解析器需要令牌，它就会调用扫描程序获取令牌，并在忙碌时将扫描程序放在一边移位/减少.一个自然的问题是，为什么不让扫描程序整体生成令牌流(从输入字节流)，然后将整个令牌流传递给解析器，因此在两者之间没有明确的交互.他们俩?好吧，我可以想象这种方式存在一些缺点，并且我也可以看到这样做的
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生成器功能和异步生成器功能的用途有什么区别
在Python中，异步生成器函数是协程，生成器函数也是协程. 生成器功能和异步生成器功能的用途有什么区别? 谢谢. 解决方案 PEP 525-异步生成器与 PEP 255非常相似- -简单的生成器，其中引入了生成器.主要目的是使事情更容易实现，仅在不同的域(异步域)中才能实现.从PEP 525: 从本质上讲，适用于异步执行情况的PEP 255的目标和基本原理也适用于该建议
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如何使用滚动协程永远在其上运行来创建事件循环?
为了防止上下文切换，我想创建一个大循环以同时服务于网络连接和某些例程. 这是正常功能的实现: import asyncio import time def hello_world(loop): print('Hello World') loop.call_later(1, hello_world, loop) def good_evening(loop):
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