python委托函数,python 委托

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async/await 原理及简单实现

解决函数回调经历了几个阶段， Promise 对象， Generator 函数到async函数。async函数目前是解决函数回调的最佳方案。很多语言目前都实现了async，包括Python ，java spring，go等。

async 函数返回一个 Promise 对象，当函数执行的时候，一旦遇到 await 就会先返回，等到触发的异步操作完成，再接着执行函数体内后面的语句。

async /await 需要在function外部书写async，在内部需要等待执行的函数前书写await即可

理解async函数需要先理解Generator函数，因为async函数是Generator函数的语法糖。

Generator是ES6标准引入的新的数据类型。Generator可以理解为一个状态机，内部封装了很多状态，同时返回一个迭代器Iterator对象。可以通过这个迭代器遍历相关的值及状态。

Generator的显著特点是可以多次返回，每次的返回值作为迭代器的一部分保存下来，可以被我们显式调用。

一般的函数使用function声明，return作为回调(没有遇到return，在结尾调用return undefined)，只可以回调一次。而Generator函数使用function*定义，除了return，还使用yield返回多次。

在chrome浏览器中这个例子里，我们可以看到，在执行foo函数后返回了一个

Generator函数的实例。它具有状态值suspended和closed，suspended代表暂停，closed则为结束。但是这个状态是无法捕获的，我们只能通过Generator函数的提供的方法获取当前的状态。

在执行next方法后，顺序执行了yield的返回值。返回值有value和done两个状态。value为返回值，可以是任意类型。done的状态为false和true，true即为执行完毕。在执行完毕后再次调用返回{value: undefined, done: true}

注意:在遇到return的时候，所有剩下的yield不再执行，直接返回{ value: undefined, done: true }

Generator函数提供了3个方法，next/return/throw

next方式是按步执行，每次返回一个值,同时也可以每次传入新的值作为计算

return则直接跳过所有步骤，直接返回 {value: undefined, done: true}

throw则根据函数中书写try catch返回catch中的内容，如果没有写try，则直接抛出异常

这里可以看到在执行throw之前，顺序的执行了状态，但是在遇到throw的时候，则直接走进catche并改变了状态。

这里还要注意一下，因为状态机是根据执行状态的步骤而执行，所以如果执行thow的时候，没有遇到try catch则会直接抛错

以下面两个为例

这个例子与之前的执行状态一样，因为在执行到throw的时候，已经执行到try语句，所以可以执行，而下面的例子则不一样

执行throw的时候，还没有进入到try语句，所以直接抛错，抛出undefined为throw未传参数，如果传入参数则显示为传入的参数。此状态与未写try的抛错状态一致。

遍历

Generator函数的返回值是一个带有状态的Generator实例。它可以被for of 调用，进行遍历，且只可被for of 调用。此时将返回他的所有状态

调用for of方法后，在后台调用next(),当done属性为true的时候，循环退出。因此Generator函数的实例将顺序执行一遍，再次调用时，状态为已完成

状态的存储和改变

Generator函数中yield返回的值是可以被变量存储和改变的。

以上的执行结果中，我们可以看到，在第二步的时候，我们传入2这个参数，foo函数中的a的变量的值0被替换为2，并且在第4次迭代的时候，返回的是2。而第三次迭代的时候，传入的3参数，替换了b的值4，并在第5次迭代的时候返回了3。所以传入的参数，是替代上一次迭代的生成值。

yield 委托*

在Generator函数中，我们有时需要将多个迭代器的值合在一起，我们可以使用yield *的形式，将执行委托给另外一个Generator函数

foo在执行的时候，首先委托给了foo1，等foo1执行完毕，再委托给foo2。但是我们发现，”foo1 end” 这一句并没有输出。

在整个Generator中，return只能有一次，在委托的时候，所有的yield*都是以函数表达式的形式出现。return的值是表达式的结果，在委托结束之前其内部都是暂停的，等待到表达式的结果的时候，将结果直接返回给foo。此时foo内部没有接收的变量，所以未打印。

如果我们希望捕获这个值，可以使用yield *foo()的方式进行获取。

如上，我们掌握了Generator函数的使用方法。async/await语法糖就是使用Generator函数+自动执行器来运作的。我们可以参考以下例子

在执行的过程中，判断一个函数的promise是否完成，如果已经完成，将结果传入下一个函数，继续重复此步骤。

async/await非常好理解，基本理解了Generator函数之后，几句话就可以描述清楚。这里没有过多的继续阐述Generator函数的内部执行逻辑及原理，如果有对此有深入理解的童鞋，欢迎补充说明。

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Q1: python的内存管理机制

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XCCS_澍

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Python 的内存管理机制及调优手段？原创

2018-08-05 06:50:53

XCCS_澍

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内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池。

一、引用计数：

引用计数是一种非常高效的内存管理手段，当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1，当其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除。

二、垃圾回收：

1. 引用计数

引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种最直观，最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某个对象的引用计数降为 0 时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为 1。如果引用被删除，对象的引用计数为 0，那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了

2. 标记清除

如果两个对象的引用计数都为 1，但是仅仅存在他们之间的循环引用，那么这两个对象都是需要被回收的，也就是说，它们的引用计数虽然表现为非 0，但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引用摘掉，就会得出这两个对象的有效计数。

3. 分代回收

从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看，这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统中总的内存块的数量是相关的，当需要回收的内存块越多时，垃圾检测带来的额外操作就越多，而垃圾回收带来的额外操作就越少；反之，当需回收的内存块越少时，垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额外操作。

Q2: python后端开发需要学什么?

可以参考下面的路径去学习，祝你学有所成，公司最近在人工智能和自然语言处理的项目后端项目，我也是网上找了很多知识，最后给自己列了一个学习的目录，按照这个在复习并在总结，希望能帮到你：

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计算机基本认识,进制转换

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