CPython 实现原理
  • README
  • 一、简介
    • 1.1 如何使用此书
    • 1.2 额外材料和学习资料
  • 二、获取 CPython 源码
    • 2.1 源代码里有什么?
  • 三、准备你的开发环境
    • 3.1 选IDE还是编辑器?
    • 3.2 安装Visual Studio
    • 3.3 安装Visual Studio Code
    • 3.4 安装JetBrains Clion
    • 3.5 安装Vim
    • 3.6 总结
  • 四、编译 CPython
    • 4.1 在 macOS 上编译 CPython
    • 4.2 在 Linux 上编译 CPython
    • 4.3 安装自定义版本
    • 4.4 make 快速入门
    • 4.5 CPython 的 make 目标
    • 4.6 在 Windows 上编译 CPython
    • 4.7 PGO 优化
    • 4.8 总结
  • 五、Python 语言和语法
    • 5.1 为什么 CPython 是用 C 语言而不是用 Python 语言来实现
    • 5.2 Python 语言规范
    • 5.3 分析器生成器
    • 5.4 重新生成语法
    • 5.5 总结
  • 六、配置和输入
    • 6.1 配置状态
    • 6.2 构建配置
    • 6.3 从输入构建模块
    • 6.4 总结
  • 七、基于语法树的词法分析和解析
    • 7.1 具象语法树生成器
    • 7.2 CPython 解析器-分词器
    • 7.3 抽象语法树
    • 7.4 要记住的术语
    • 7.5 一个示例:添加一个约等于比较运算法
    • 7.6 总结
  • 八、编译器
    • 8.1 相关源文件
    • 8.2 重要的专业术语
    • 8.3 实例化一个编译器
    • 8.4 未来标志和编译器标志
    • 8.5 符号表
    • 8.6 核心编译过程
    • 8.7 汇编
    • 8.8 创建一个 Code Object
    • 8.9 使用 Instaviz 展示 Code Object
    • 8.10 一个示例:实现约等于操作符
    • 8.11 总结
  • 九、求值循环
    • 9.1 构建线程状态
    • 9.2 构建帧对象
    • 9.3 帧的执行
    • 9.4 值栈
    • 9.5 例子:在列表中添加元素
    • 9.6 总结
  • 十、内存管理
    • 10.1 C 中的内存分配
    • 10.2 Python 内存管理系统设计
    • 10.3 CPython 内存分配器
  • 十一、并行和并发
    • 11.1 并行和并发模型
    • 11.2 进程的结构
    • 11.3 多进程并行
    • 11.4 多线程
    • 11.5 异步编程
    • 11.6 生成器
    • 11.7 协程
    • 11.8 异步生成器
    • 11.9 子解释器
    • 11.10 总结
  • 十二、对象和类型
    • 12.1 本章的例子
    • 12.2 内置类型
    • 12.3 对象和可变长度对象类型
    • 12.4 类型类
    • 12.5 布尔和整数类型
    • 12.6 Unicode 字符串类型
    • 12.7 字典类型
    • 12.8 总结
  • 十三、标准库
    • 13.1 Python 模块
    • 13.2 Python 和 C 模块
  • 十四、测试套件
    • 14.1 在 Windows 上运行测试套件
    • 14.2 在 Linux 或 MacOS 上运行测试套件
    • 14.3 测试标志
    • 14.4 运行特定测试
    • 14.5 测试模块
    • 14.6 测试工具
    • 14.7 总结
  • 十五、调试
  • 十六、基准测试、性能分析和追踪
  • 十七、下一步计划
    • 17.1 为 CPython 编写 C 扩展
    • 17.2 改进你的 Python 应用程序
    • 17.3 为 CPython 项目做贡献
    • 17.4 继续学习
  • 十八、附录
    • 18.1 C 预处理器
    • 18.2 基础 C 语法
    • 18.3 总结
  • 致谢
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  1. 十一、并行和并发

11.8 异步生成器

到目前为止你学到的生成器和协程的概念,可以组合成异步生成器。

如果一个函数使用 async 关键字声明并包含 yield 语句,那么它在调用时会转换为异步生成器对象。

与生成器一样,异步生成器必须由能理解协议的东西执行。异步生成器有一个 __anext__() 方法来代替生成器中的 __next__() 方法。

常规的 for 循环无法理解异步生成器,因此你可以使用 async for 语句代替。

你可以将 check_port() 重构为一个异步生成器,该生成器会生成下一个打开的端口,直到它到达最后一个端口或找到指定数量的打开端口为止:

async def check_ports(host: str, start: int, end: int, max=10):
    found = 0
    for port in range(start, end):
        try:
            future = asyncio.open_connection(host=host, port=port)
            r, w = await asyncio.wait_for(future, timeout=timeout)
            yield port
            found += 1
            w.close()
            if found >= max:
                return
        except asyncio.TimeoutError:
            pass # Closed

要执行此操作,请使用 async for 语句:

async def scan(start, end, host):
    results = []
    async for port in check_ports(host, start, end, max=1):
        results.append(port)
    return results

完整示例请参阅 cpython-book-sa​​mples/33/portscanner_async_generators.py。

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