可爱的 Python: 用基于生成器的状态机和协同程序增加效率

核心提示：Python 2.2 中引进的简单生成器可用于简化状态机以及模仿协同程序，David 在“可爱的 Python”专栏较早前的一个部分中介绍了一个 状态机处理的抽象模式，可爱的 Python: 用基于生成器的状态机和协同程序增加效率，从那时起，简单生成器的引进就为描述机器提供了一些更自然的范例，如

Python 2.2 中引进的简单生成器可用于简化状态机以及模仿协同程序。David 在“可爱的 Python”专栏较早前的一个部分中介绍了一个 状态机处理的抽象模式。从那时起，简单生成器的引进就为描述机器提供了一些更自然的范例。协同程序是一种“外来”流机制，广泛使用的语言几乎都不支持这种机制（甚至连非 Stackless Python 都不支持它）。然而，Python 的新生成器 几乎完全支持协同程序，几乎不用模仿任何额外的步骤。在本文中，David 通过说明性代码样本解释了所有相关概念。

您需要花上一段时间才能完全“了解”Python 2.2 的新生成器。即使在“可爱的 Python”前面一部分中已经写过了 介绍简单生成器，我还是不能说已经完全理解了生成器的“完整结构（gestalt）”。本文介绍了一些供生成器使用的附加模式，并且希望它能让我本人和读者更深入地了解“可恢复函数”这一理念体系。

简单生成器有许多优点。生成器除了能够用更自然的方法表达一类问题的流程之外，还极大地改善了许多效率不足之处。在 Python 中，函数调用代价不菲；除其它因素外，还要花一段时间解决函数参数列表（除了其它的事情外，还要分析位置参数和缺省参数）。初始化框架对象还要采取一些建立步骤（据 Tim Peters 在 comp.lang.python 上所说，有 100 多行 C 语言程序；我自己还没检查 Python 源代码呢）。与此相反，恢复一个生成器就相当省力；参数已经解析完了，而且框架对象正“无所事事地”等待恢复（几乎不需要额外的初始化）。当然，如果速度是最重要的，您不应该使用字节码已编译过的动态语言；但即使在速度不是主要考虑因素的情况下，快点总比慢点好。