yield相当于return，他将相应的值返回给调用next()或者send()的调用者，从而交出了CPU使用权，而当调用者再次调用next()或者send()的时候，又会返回到yield中断的地方，如果send有参数，还会将参数返回给yield赋值的变量,如果没有就和next（）一样赋值为None。但是这里会遇到一个问题，就是嵌套使用generator时外层的generator需要写大量代码，看如下示例：
注意以下代码均在Python3.6上运行调试
#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i if i >10: raise StopIterationdef outer_generator():
print("do something before yield")
from_inner = 0
from_outer = 1
g = inner_generator()
g.send(None) while 1: try:
from_inner = g.send(from_outer)
from_outer = yield from_inner except StopIteration: breakdef main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1: try:
i = g.send(i + 1)
print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':
main()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041
为了简化，在Python3.3中引入了yield from
yield from
使用yield from有两个好处，
1、可以将main中send的参数一直返回给最里层的generator，
2、同时我们也不需要再使用while循环和send (), next()来进行迭代。
我们可以将上边的代码修改如下：
def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i if i >10: raise StopIterationdef outer_generator():
print("do something before coroutine start") yield from inner_generator()def main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1: try:
i = g.send(i + 1)
print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':
main()1234567891011121314151617181920212223242526
执行结果如下：
do something before coroutine start123456789101234567891011
这里inner_generator()中执行的代码片段我们实际就可以认为是协程，所以总的来说逻辑图如下：
接下来我们就看下究竟协程是啥样子
协程coroutine
协程的概念应该是从进程和线程演变而来的，他们都是独立的执行一段代码，但是不同是线程比进程要轻量级，协程比线程还要轻量级。多线程在同一个进程中执行，而协程通常也是在一个线程当中执行。它们的关系图如下：
我们都知道Python由于GIL(Global Interpreter Lock)原因，其线程效率并不高，并且在*nix系统中，创建线程的开销并不比进程小，因此在并发操作时，多线程的效率还是受到了很大制约的。所以后来人们发现通过yield来中断代码片段的执行，同时交出了cpu的使用权，于是协程的概念产生了。在Python3.4正式引入了协程的概念，代码示例如下：
import asyncio# Borrowed from http://curio.readthedocs.org/en/latest/[email protected] countdown(number, n):
while n >0:
print('T-minus', n, '({})'.format(number)) yield from asyncio.sleep(1)
n -= 1loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [
asyncio.ensure_future(countdown("A", 2)),
asyncio.ensure_future(countdown("B", 3))]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()12345678910111213141516
示例显示了在Python3.4引入两个重要概念协程和事件循环，
通过修饰符@asyncio.coroutine定义了一个协程，而通过event loop来执行tasks中所有的协程任务。之后在Python3.5引入了新的async &await语法，从而有了原生协程的概念。
async &await
在Python3.5中，引入了aync&await 语法结构，通过”aync def”可以定义一个协程代码片段，作用类似于Python3.4中的@asyncio.coroutine修饰符，而await则相当于”yield from”。
先来看一段代码，这个是我刚开始使用async&await语法时，写的一段小程序。
#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport time
async def wait_download(url):
response = await requets.get(url)
print("get {} response complete.".format(url))
async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())12345678910111213141516171819202122232425
这里会收到这样的报错：
Task exception was never retrieved
future: <Task finished coro=<wait_download() done, defined at asynctest.py:9>exception=TypeError("object Response can't be used in 'await' expression",)>
Traceback (most recent call last):
File "asynctest.py", line 10, in wait_download
data = await requests.get(url)
TypeError: object Response can't be used in 'await' expression123456
这是由于requests.get()函数返回的Response对象不能用于await表达式，可是如果不能用于await，还怎么样来实现异步呢？
原来Python的await表达式是类似于”yield from”的东西，但是await会去做参数检查，它要求await表达式中的对象必须是awaitable的，那啥是awaitable呢？ awaitable对象必须满足如下条件中其中之一：
1、A native coroutine object returned from a native coroutine function .
原生协程对象
2、A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine() .
types.coroutine()修饰的基于生成器的协程对象，注意不是Python3.4中asyncio.coroutine
3、An object with an await method returning an iterator.
实现了await method，并在其中返回了iterator的对象
根据这些条件定义，我们可以修改代码如下：
#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport time
async def download(url): # 通过async def定义的函数是原生的协程对象
response = requests.get(url)
print(response.text)
async def wait_download(url):
await download(url) # 这里download(url)就是一个原生的协程对象
print("get {} data complete.".format(url))
async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())123456789101112131415161718192021222324252627282930
好了现在一个真正的实现了异步编程的小程序终于诞生了。
而目前更牛逼的异步是使用uvloop或者pyuv，这两个最新的Python库都是libuv实现的，可以提供更加高效的event loop。
uvloop和pyuv
pyuv实现了Python2.x和3.x，但是该项目在github上已经许久没有更新了，不知道是否还有人在维护。
uvloop只实现了3.x, 但是该项目在github上始终活跃。
它们的使用也非常简单，以uvloop为例，只需要添加以下代码就可以了
import asyncioimport uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())123
表示上游节点的传出边缘；可以用来创建更多的下游节点。
输入文件 URL （ffmpeg -i option）
在一个 ffmpeg 命令行中包含所有给定的输出
输出文件地址
不询问就覆盖输出文件（ffmpeg -y 选项）
在指定文件上运行 ffprobe 并返回输出的 JSON 表示。
构建用于调用 ffmpeg 的命令行。
构建要传递给 ffmpeg 的命令行参数。
为提供的节点图调用 ffmpeg 。
参数
为提供的节点图异步调用 ffmpeg。
参数
例子
运行和流式输入：
运行并捕获输出：
使用 numpy 逐帧处理视频：
通过重新混合颜色通道来调整视频输入帧。
连接音频和视频流，将它们一个接一个地连接在一起。
筛选器适用于同步视频和音频流的片段。所有段必须具有每种类型的相同数量的流，这也是输出时的流数。
参数
裁剪输入视频。
参数
在输入图像上绘制一个彩色框。
参数
使用 libfreetype 库从视频顶部的指定文件中绘制文本字符串或文本。
要启用此过滤器的编译，您需要使用 --enable-libfreetype . 要启用默认字体回退和字体选项，您需要使用 --enable-libfontconfig . 要启用 text_shaping 选项，您需要使用 --enable-libfribidi
参数
· box - 用于使用背景颜色在文本周围绘制一个框。该值必须是 1（启用）或 0（禁用）。框的默认值为 0。
· boxborderw – 使用 boxcolor 设置要在框周围绘制的边框宽度。boxborderw 的默认值为 0。
· boxcolor - 用于在文本周围绘制框的颜色。有关此选项的语法，请查看 ffmpeg-utils 手册中的“颜色”部分。 boxcolor 的默认值为“white”。
· line_spacing – 使用 box 设置要在框周围绘制的边框的行间距（以像素为单位）。line_spacing 的默认值为 0。
· borderw – 使用边框颜色设置要在文本周围绘制的边框宽度。边框的默认值为 0。
· bordercolor – 设置用于在文本周围绘制边框的颜色。有关此选项的语法，请查看 ffmpeg-utils 手册中的“颜色”部分。边框颜色的默认值为“黑色”。
· 扩展- 选择文本的扩展方式。可以是 none、strftime（已弃用）或 normal（默认）。有关详细信息，请参阅下面的文本扩展部分。
· basetime – 设置计数的开始时间。值以微秒为单位。仅适用于已弃用的 strftime 扩展模式。要在正常扩展模式下进行模拟，请使用 pts 函数，提供开始时间（以秒为单位）作为第二个参数。
· fix_bounds - 如果为 true，检查并修复文本坐标以避免剪切。
· fontcolor - 用于绘制字体的颜色。有关此选项的语法，请查看 ffmpeg-utils 手册中的“颜色”部分。fontcolor 的默认值为“黑色”。
· fontcolor_expr – 与文本相同的扩展字符串以获得动态字体颜色值。默认情况下，此选项具有空值并且不被处理。设置此选项时，它会覆盖 fontcolor 选项。
· font - 用于绘制文本的字体系列。默认情况下无。
· fontfile – 用于绘制文本的字体文件。必须包含路径。如果禁用了 fontconfig 支持，则此参数是必需的。
· alpha – 绘制应用 alpha 混合的文本。该值可以是介于 0.0 和 1.0 之间的数字。该表达式也接受相同的变量 x、y。默认值为 1。请参阅 fontcolor_expr。
· fontsize – 用于绘制文本的字体大小。字体大小的默认值为 16。
· text_shaping – 如果设置为 1，则在绘制文本之前尝试对文本进行整形（例如，反转从右到左文本的顺序并加入阿拉伯字符）。否则，只需按照给定的方式绘制文本。默认为 1（如果支持）。
· ft_load_flags –用于加载字体的标志。这些标志映射了 libfreetype 支持的相应标志，并且是以下值的组合：
默认值为“默认”。有关更多信息，请参阅 FT_LOAD_* libfreetype 标志的文档。
· shadowcolor – 用于在已绘制文本后面绘制阴影的颜色。有关此选项的语法，请查看 ffmpeg-utils 手册中的“颜色”部分。shadowcolor 的默认值为“黑色”。
· shadowx – 文本阴影位置相对于文本位置的 x 偏移量。它可以是正值或负值。默认值为“0”。
· shadowy – 文本阴影位置相对于文本位置的 y 偏移量。它可以是正值或负值。默认值为“0”。
· start_number – n/frame_num 变量的起始帧号。默认值为“0”。
· tabsize - 用于呈现选项卡的空格数大小。默认值为 4。
· timecode – 以“hh:mm:ss[:.]ff”格式设置初始时间码表示。它可以带或不带文本参数使用。必须指定 timecode_rate 选项。
· rate – 设置时间码帧率（仅限时间码）。
· timecode_rate – 的别名rate。
· r – 的别名rate。
· tc24hmax – 如果设置为 1，时间码选项的输出将在 24 小时左右回绕。默认值为 0（禁用）。
· text -- 要绘制的文本字符串。文本必须是 UTF-8 编码字符序列。如果没有使用参数 textfile 指定文件，则此参数是必需的。
· textfile – 包含要绘制的文本的文本文件。文本必须是 UTF-8 编码字符序列。如果没有使用参数 text 指定文本字符串，则此参数是必需的。如果同时指定了 text 和 textfile，则会引发错误。
· reload – 如果设置为 1，文本文件将在每一帧之前重新加载。一定要自动更新它，否则它可能会被部分读取，甚至失败。
· x – 指定将在视频帧内绘制文本的偏移量的表达式。它相对于输出图像的左边框。默认值为“0”。
· y - 指定将在视频帧内绘制文本的偏移量的表达式。它相对于输出图像的上边框。默认值为“0”。有关接受的常量和函数的列表，请参见下文。
表达式常量：
x 和 y 的参数是包含以下常量和函数的表达式：
· dar：输入显示纵横比，同 (w / h) * sar
· hsub：水平色度子样本值。例如，对于像素格式“yuv422p”，hsub 为 2，vsub 为 1。
· vsub：垂直色度子样本值。例如，对于像素格式“yuv422p”，hsub 为 2，vsub 为 1。
· line_h：每个文本行的高度
· lh：别名为line_h.
· main_h：输入高度
· h: 的别名main_h。
· H： 的别名main_h。
· main_w：输入宽度
· w: 的别名main_w。
· W： 的别名main_w。
· ascent：对于所有渲染的字形，从基线到用于放置字形轮廓点的最高/上网格坐标的最大距离。这是一个正值，因为网格的 Y 轴向上。
· max_glyph_a: 的别名ascent。
· 下降：对于所有渲染的字形，从基线到用于放置字形轮廓点的最低网格坐标的最大距离。由于网格的方向，这是一个负值，Y 轴向上。
· max_glyph_d: 的别名descent。
· max_glyph_h：最大字形高度，即渲染文本中包含的所有字形的最大高度，相当于上升-下降。
· max_glyph_w：最大字形宽度，即渲染文本中包含的所有字形的最大宽度。
· n：输入帧数，从0开始
· rand(min, max)：返回一个包含在 min 和 max 之间的随机数
· sar：输入样本纵横比。
· t：时间戳，以秒为单位，如果输入时间戳未知，则为 NAN
· text_h：渲染文本的高度
· th： 的别名text_h。
· text_w：渲染文本的宽度
· tw: 的别名text_w。
· x：绘制文本的 x 偏移坐标。
· y：绘制文本的 y 偏移坐标。
这些参数允许 x 和 y 表达式相互引用，因此您可以例如指定 y=x/dar.
应用自定义过滤器。
filter通常由更高级别的过滤器函数使用，例如 hflip ，但如果缺少过滤器实现 ffmpeg-python ，您可以 filter 直接调用以 ffmpeg-python 将过滤器名称和参数逐字传递给 ffmpeg 。
参数
函数名称后缀_是为了避免与标准 pythonfilter 函数混淆。
例子
替代名称 filter ，以免与内置的 pythonfilter 运算符冲突。
应用具有一个或多个输出的自定义过滤器。
这 filter 与过滤器可以产生多个输出相同。
要引用输出流，请使用 .stream 运算符或括号简写：
例子
水平翻转输入视频。
修改输入的色调和/或饱和度。
参数
将一个视频叠加在另一个视频之上。
参数
更改输入帧的 PTS（表示时间戳）。
FFmpeg里有两种时间戳：DTS（Decoding Time Stamp）和PTS（Presentation Time Stamp）。 顾名思义，前者是解码的时间，后者是显示的时间。
参数
修剪输入，使输出包含输入的一个连续子部分。
参数
垂直翻转输入视频。
应用缩放和平移效果。
参数
操作方法如下： 1）在VMWare中启动ubuntu虚拟机。 2）在VMWare中：右键单击启动虚拟机，点击【安装vmware tools】。 3）在ubuntu中：选择cdrom，会出现刚才vmwaretools的安装盘。 4）在ubuntu中：复制vmwaretool安装盘到 tmp目录下
