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我读过一些关于协程的文章，尤其是关于 python 的，但对我来说，有些东西并不完全显而易见。

我已经实现了一个生产者/消费者模型，其基本版本如下：

#!/usr/bin/env python

class MyConsumer(object):

    def __init__(self, name):
        self.__name = name

    def __call__(self, data):
        return self.observer(data)

    def observer(self, data):
        print self.__name + ': ' + str(data)

class MyProducer(object):

    def __init__(self):
        self.__observers = []
        self.__counter = 0

    def add_observer(self, observer):
        self.__observers.append(observer)

    def run(self):
        while self.__counter < 10:
            for each_observer in self.__observers:
                each_observer(self.__counter)

            self.__counter += 1

def main():

    consumer_one = MyConsumer('consumer one')
    consumer_two = MyConsumer('consumer two')
    producer = MyProducer()

    producer.add_observer(consumer_one)
    producer.add_observer(consumer_two)

    # run
    producer.run()

if __name__ == "__main__":
    main()

显然，MyConsumer 也可以有生产例程，因此可以轻松构建数据管道。正如我在实践中实现的那样，定义了一个实现消费者/生产者模型逻辑的基类，并实现了在子类中覆盖的单个处理功能。这使得生成具有易于定义、隔离的处理元素的数据管道变得非常简单。

在我看来，这似乎是为协程提供的典型应用程序，例如在经常引用的教程中：http ://www.dabeaz.com/coroutines/index.html 。不幸的是，对我来说，协程相对于上面的实现有什么优势并不明显。我可以看到，在可调用对象更难处理的语言中，有一些收获，但在 python 的情况下，这似乎不是问题。

有人可以为我解释一下吗？谢谢。

编辑：抱歉，上面代码中的生产者从 0 到 9 计数并通知消费者，然后消费者打印出他们的名字和计数值。

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使用协程方法时，消费者和生产者的代码有时会更简单。在您的方法中，其中至少一个必须写为有限状态机（假设涉及某些状态）。

使用协程方法，它们本质上是独立的进程。

一个例子会有所帮助：

以您提供的示例为例，但现在假设消费者只打印每第二个输入。您的方法需要添加一个对象成员，指示接收到的输入是奇数还是偶数样本。

def observer(self, data):
    self.odd_sample = !self.odd_sample
    if self.odd_sample:
        print str(data)

使用协程时，只需循环输入，每秒丢弃一次输入。“状态”由代码中的当前位置隐式维护：

while True:
    y = producer()
    print(y)
    y = producer()
    # ignore this value
于 2011-04-15T13:56:47.077 回答