python - 在 Python 中进行协同程序尾调用时，使用或避免协同程序是否更符合 Pythonic(和/或性能)？

Question

在 Python 3.5+ 中，我经常遇到这样的情况:我有很多嵌套协程只是为了调用一些深度协程的东西，其中 await在大多数函数中仅出现在尾调用中，如下所示:

import asyncio

async def deep(time):
    await asyncio.sleep(time)
    return time

async def c(time):
    time *= 2
    return await deep(time)

async def b(time):
    time *= 2
    return await c(time)

async def a(time):
    time *= 2
    return await b(time)

async def test():
    print(await a(0.1))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(test())
loop.close()

那些功能a , b , 和 c可以写成返回协程的常规函数​​，而不是协程本身，如下所示:

import asyncio

async def deep(time):
    await asyncio.sleep(time)
    return time

def c(time):
    time *= 2
    return deep(time)

def b(time):
    time *= 2
    return c(time)

def a(time):
    time *= 2
    return b(time)

async def test():
    print(await a(0.1))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(test())
loop.close()

哪种方式更 Pythonic？哪种方式性能更高？哪种方式以后其他人更容易维护？

编辑——绩效衡量

作为性能测试，我删除了 await asyncio.sleep(time)来自 deep 的行并定时迭代 1,000,000 次 await a(0.1) .在我的 CPython 3.5.2 测试系统上，第一个版本用了大约 2.4 秒，第二个版本用了大约 1.6 秒。所以看起来让所有东西都成为协程可能会有性能损失，但这肯定不是一个数量级。或许具有更多 Python 代码分析经验的人可以创建适当的基准并最终解决性能问题。

Answer 1

使用第一个:您不仅可以明确显示可以暂停代码的位置(放置 await 的位置)，还可以获得所有相关的好处，例如显示有用的执行流程的回溯。

要查看差异，请更改您的 deep 协程以抛出一些错误:

async def deep(time):
    await asyncio.sleep(time)
    raise ValueError('some error happened')
    return time

对于第一个片段，您将看到此输出:

Traceback (most recent call last):
  File ".\tmp.py", line 116, in <module>
    loop.run_until_complete(test())
  File ".\Python36\lib\asyncio\base_events.py", line 466, in run_until_complete
    return future.result()
  File ".\tmp.py", line 113, in test
    print(await a(0.1))
  File ".\tmp.py", line 110, in a
    return await b(time)
  File ".\tmp.py", line 106, in b
    return await c(time)
  File ".\tmp.py", line 102, in c
    return await deep(time)
  File ".\tmp.py", line 97, in deep
    raise ValueError('some error happened')
ValueError: some error happened

但仅针对第二个片段:

Traceback (most recent call last):
  File ".\tmp.py", line 149, in <module>
    loop.run_until_complete(test())
  File ".\Python36\lib\asyncio\base_events.py", line 466, in run_until_complete
    return future.result()
  File ".\tmp.py", line 146, in test
    print(await a(0.1))
  File ".\tmp.py", line 130, in deep
    raise ValueError('some error happened')
ValueError: some error happened

如您所见，第一个回溯可以帮助您看到“真实的”(有用的)执行流程，而第二个则不能。

编写代码的第一种方法也更易于维护:想象一下您曾经理解 b(time) 还应该包含一些异步调用，例如 await asyncio.sleep(time)。在第一个片段中，可以直接放置此调用而无需任何其他更改，但在第二个片段中，您必须重写代码的许多部分。