如何统一发送方和接收方的协同？

Question

就我在Python中理解coroutine概念而言，基本上可以有两种不同的数据传递模式(抱歉，我找不到更好的术语)：

1. 基于发送者的:每个协同线使用来自“外部”的数据并将其发送给消费者。 def coro(消费者)：而True: item =产率consumer.send(过程(项目)) 要建造管道，人们可以从外部管道到内部生产： 生产者(过滤器(接收器()
2. 基于接收器的:每个协同线消耗其参数中的数据，并将其输出给消费者。 def coro(生产者)：而True: item =next(生产者)产量过程(项目) 要建造管道，我们需要从内部到外部的协同线，这最终看上去更像是人们对功能的期望： 接收器(过滤器(生产者()

这两种方法都有各自的优点。使用基于发送方的协同服务，我可以向许多消费者广播。

    def broadcast(consumers):
        while True:
            item = yield
            for consumer in consumers:
                consumer.send(item)

然而，基于发送方的协同总是被限制在一个“输入”协同线上，因为它们无法区分是谁发送了什么(嗯，实际上是的，但这会很糟糕)。另一方面，对于基于接收器的协同线来说，这是微不足道的：

    def adder(producer1, producer2):
        while True:
            x = next(producer1)
            y = next(producer2)
            yield x + y

现在我的问题是:是否有任何理智和简单的方式来统一这两种方法？例如，广播加法器的结果？

Answer 1

我的猜测是，只有这样做才有可能：

def adder(producer1, producer2, consumers):
    while True:
        x = next(producer1)
        y = next(producer2)
        for consumer in consumers:
            consumer.send(x+y)

然后打电话给adder(x_producer, y_producer, consumers)。从图表中可以看出：

​

加法器不能放在流水线的中间，原因是它必须具有对使用者和生产者的所有引用，如果我们在最高级别调用加法器，这是可能的。

更新：这里是另一种方法，它使加法器成为生成器：

class AdderWithBroadcast(object):

    consumers = []

    def __init__(self, x_prod, y_prod):
        self.x_prod = x_prod
        self.y_prod = y_prod

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        x = next(self.x_prod)
        y = next(self.y_prod)

        for consumer in self.consumers:
            consumer.send(x+y)

        return x+y

    def consumer():
        while True:
            a = (yield)
            print a, ' in consumer'


k = iter(range(10))
adder = AdderWithBroadcast(k, k)
cons = consumer()
cons.send(None)
adder.consumers.append(cons)
for i in adder: 
    #  I won't include the actual result here, you can try in no your own
    print i

Decorator方法：

class Broadcaster(object):

    consumers = []

    def __init__(self, gen):
        self.gen = gen

    def __iter__(self):
        return self

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.gen = self.gen(*args, **kwargs)

    def next(self):
        yielded = next(self.gen)

        for consumer in self.consumers:
            consumer.send(yielded)

        return yielded


@Broadcaster
def adder(producer1, producer2):
        while True:
            x = next(producer1)
            y = next(producer2)
            yield x + y
#  result is the same as in previous solution