本文总结下如何在编写python代码时对异步操作进行同步化模拟，从而提高代码的可读性和可扩展性。
游戏引擎一般都采用分布式框架，通过一定的策略来均衡服务器集群的资源负载，从而保证服务器运算的高并发性和CPU高利用率，最终提高游戏的性能和负载。由于引擎的逻辑层调用是非抢占式的，服务器之间都是通过异步调用来进行通讯，导致游戏逻辑无法同步执行，所以在代码层不得不人为地添加很多回调函数，使一个原本完整的功能碎片化地分布在各个回调函数中。
异步逻辑
以游戏中的副本评分逻辑为例，在副本结束时副本管理进程需要收集副本中每个玩家的战斗信息，再结合管理进程内部的统计信息最终给出一个副本评分，发放相应奖励。因为每个玩家实体都随机分布在不同进程中，所以管理进程需要通过异步调用来获取玩家身上的战斗信息。
实现代码如下所示：
# -*- coding: gbk -*-
import random
# 玩家实体类
class Player(object):
def __init__(self, entityId):
super(Player, self).__init__()
# 玩家标识
self.entityId = entityId
def onFubenEnd(self, mailBox):
score = random.randint(1, 10)
print "onFubenEnd player %d score %d"%(self.entityId, score)
# 向副本管理进程发送自己的id和战斗信息
mailBox.onEvalFubenScore(self.entityId, score)
# 副本管理类
class FubenStub(object):
def __init__(self, players):
super(FubenStub, self).__init__()
self.players = players
def evalFubenScore(self):
self.playerRelayCnt = 0
self.totalScore = 0
# 通知每个注册的玩家，副本已经结束，索取战斗信息
for player in self.players:
player.onFubenEnd(self)
def onEvalFubenScore(self, entityId, score):
# 收到其中一个玩家的战斗信息
print "onEvalFubenScore player %d score %d"%(entityId, score)
self.playerRelayCnt += 1
self.totalScore += score
# 当收集完所有玩家的信息后，打印评分
if len(self.players) == self.playerRelayCnt:
print 'The fuben totalScore is %d'%self.totalScore
if __name__ == '__main__':
# 模拟创建玩家实体
players = [Player(i) for i in xrange(3)]
# 副本开始时，每个玩家将自己的MailBox注册到副本管理进程
fs = FubenStub(players)
# 副本进行中
# ....
# 副本结束，开始评分
fs.evalFubenScore()
</div>
代码简化了副本评分逻辑的实现，其中Player类表示游戏的玩家实体，在游戏运行时无缝地在不同服务器中切换，FubenStub表示副本的管理进程，在副本刚开始的时候该副本内所有玩家会将自己的MailBox注册到管理进程中，其中MailBox表示各个实体的远程调用句柄。在副本结束时，FubenStub首先向各个玩家发送副本结束消息，同时请求玩家的战斗信息，玩家在得到消息后，将自己的战斗信息发送给FubenStub；然后当FubenStub收集完所有玩家的信息后，最终打印副本评分。
同步逻辑
如果Player和FubenStub在同一进程中的话，那所有的操作都可以同步完成，在FubenStub向玩家发送副本结束消息的同时可以马上得到该玩家的战斗信息，实现代码如下所示：
# -*- coding: gbk -*-
import random
class Player(object):
def __init__(self, entityId):
super(Player, self).__init__()
self.entityId = entityId
def onFubenEnd(self, mailBox):
score = random.randint(1, 10)
print "onFubenEnd player %d score %d"%(self.entityId, score)
return self.entityId, score
class FubenStub(object):
def __init__(self, players):
super(FubenStub, self).__init__()
self.players = players
def evalFubenScore(self):
totalScore = 0
for player in self.players:
entityId, score = player.onFubenEnd(self)
print "onEvalFubenScore player %d score %d"%(entityId, score)
totalScore += score
print 'The fuben totalScore is %d'%totalScore
if __name__ == '__main__':
players = [Player(i) for i in xrange(3)]
fs = FubenStub(players)
fs.evalFubenScore()
</div>
从以上两份代码可以看到由于异步操作，FubenStub中的评分逻辑人为地分成两个功能点：1）向玩家发送副本结束消息；2）接受玩家的战斗信息；并且两个功能点分布在两个不同的函数中。如果游戏逻辑一旦复杂，势必会造成功能点分散，出现过多onXXX异步回调函数，最终导致代码的开发成本和维护成本提高，可读性和可扩展性下降。
如果有一种方法，可以让函数在异步调用时暂时挂起，并且在回调函数得到返回值后恢复执行，那么就可以用同步化的编程模式开发异步逻辑。
yield 关键字
yield 是 Python中的一个关键字,凡是函数体中出现了 yield 关键字, Python将改变整个函数的上下文，调用该函数不再返回值, 而是一个生成器对象。只有调用这个生成器的迭代函数next才能开始执行生成器对象，当生成器对象执行到包含 yield 表达式时, 函数将暂时挂起，等待下一次next调用来恢复执行，具体机制如下：
1）调用生成器对象的next方法，启动函数执行；
2）当生成器对象执行到包含 yield 表达式时, 函数挂起；
3）下一次 next 函数调用又会驱动该生成器对象继续执行此后的语句, 直到遇见下一个 yield 再次挂起；
4）如果某次 next 调用驱动了生成器继续执行, 而此后函数正常结束,生成器会抛出 StopIteration 异常；
如下代码所示:
def f(): print "Before first yield" yield 1 print "Before second yield" yield 2 print "After second yield" g = f() print "Before first next" g.next() print "Before second next" g.next() print "Before third yield" g.next()</div>
执行结果为：
Before first next
Before first yield
Before second next
Before second yield
Before third yield
After second yield
StopIteration
哈，有了让函数暂时挂起的机制，最后就剩下如何传递异步调用的返回值问题了。其实生成器的next函数已经实现了将参数从生成器对象内部向外传递的机制，并且python还提供了一个send函数将参数从外向生成器对象内部传递的机制，具体机制如下：
1） 调用next 函数驱动生成器时, next会同时等待生成器中下一个 yield 挂起，并将该yield后面的参数返回给next；
2）往生成器中传递参数，需要将next函数替换成send，此时send的功能与next相同（驱动生成器执行，等待返回值），同时send将后面的参数传递给生成器内部之前挂起的yield；
如下代码所示：
def f():
msg = yield 'first yield msg'
print "generator inner receive:", msg
msg = yield 'second yield msg'
print "generator inner receive:", msg
g = f()
msg = g.next()
print "generator outer receive:", msg
msg = g.send('first send msg')
print "generator outer receive:", msg
g.send('second send msg')
</div>
执行结果为：
generator outer receive: first yield msg
generator inner receive: first send msg
generator outer receive: second yield msg
generator inner receive: second send msg
StopIteration
同步化实现
好了，万事俱备只欠东风，下面就是简单对yield机制进行工程上封装以方便之后开发。下面的代码提供了一个叫IFakeSyncCall的interface，所有包含异步操作的逻辑类都可以继承这个接口：
cl