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： 清单 2. stategen_test.pyfrom __future__ import generatorsimport sysdef math_gen(n):# Iterative function becomes a generatorfrom math import sinwhil

清单 2. stategen_test.py

from __future__ import generators
import sys
def math_gen(n):　　# Iterative function becomes a generator
　　from math import sin
　　while 1:
　　　　yield n
　　　　n = abs(sin(n))*31
# Jump targets not state-sensitive, only to simplify example
def jump_to(val):
　　if　　0 <= val < 10: return 'ONES'
　　elif 10 <= val < 20: return 'TENS'
　　elif 20 <= val < 30: return 'TWENTIES'
　　else:　　　　　　　　return 'OUT_OF_RANGE'
def get_ones(iter):
　　global cargo
　　while 1:
　　　　print "
ONES State:　　　",
　　　　while jump_to(cargo)=='ONES':
　　　　　　print "@ %2.1f　" % cargo,
　　　　　　cargo = iter.next()
　　　　yield (jump_to(cargo), cargo)
def get_tens(iter):
　　global cargo
　　while 1:
　　　　print "
TENS State:　　　",
　　　　while jump_to(cargo)=='TENS':
　　　　　　print "#%2.1f　" % cargo,
　　　　　　cargo = iter.next()
　　　　yield (jump_to(cargo), cargo)
def get_twenties(iter):
　　global cargo
　　while 1:
　　　　print "
TWENTIES State:　",
　　　　while jump_to(cargo)=='TWENTIES':
　　　　　　print "*%2.1f　" % cargo,
　　　　　　cargo = iter.next()
　　　　yield (jump_to(cargo), cargo)
def exit(iter):
　　jump = raw_input('
[co-routine for jump?] ').upper()
　　print "...Jumping into middle of", jump
　　yield (jump, iter.next())
　　print "
Exiting from exit()..."
　　sys.exit()
def scheduler(gendct, start):
　　global cargo
　　coroutine = start
　　while 1:
　　　　(coroutine, cargo) = gendct[coroutine].next()
if __name__ == "__main__":
　　num_stream = math_gen(1)
　　cargo = num_stream.next()
　　gendct = {'ONES'　　　　: get_ones(num_stream),
　　　　　　　'TENS'　　　　: get_tens(num_stream),
　　　　　　　'TWENTIES'　　: get_twenties(num_stream),
　　　　　　　'OUT_OF_RANGE': exit(num_stream)　　　　 }
　　scheduler(gendct, jump_to(cargo))