python协程

一. 协程

协程: 是单线程下的并发, 又称微线程, 纤程. 英文名Coroutine.

　　  协程是一种用户态的轻量级线程, 即协程是由用户程序自己控制调度的.

注意: 

　　1. python的线程属于内核级别的, 即由操作系统控制调度(如单线程遇到IO或者执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限, 切换其他线程运行)

　　2. 单线程内开启协程, 一旦遇到IO, 就会从应用程序级别(不是操作系统)控制切换, 一次来提升效率(非IO操作的切换与效率无关)

对比操作系统控制线程的切换,用户在单线程内控制协程的切换.

优点:

　　1. 协程的切换开销更小, 属于程序级别的切换, 操作系统完全感知不到, 因此更加轻量级

　　2, 单线程内就可以实现并发的效果, 最大先读的利用cpu

缺点:

　　1. 协程的本质是单线程下, 无法利用多核, 可以是一个程序开启多个进程, 每个进程内开启多个线程, 每个线程内开启协程

　　2. 协程值的是单个线程, 因而一旦协程出现阻塞, 将会阻塞整个线程.

总结协程特点:

　　1. 必须在只有一个单线程里实现并发

　　2. 修改共享数据不需要加锁

　　3. 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈

　　4. 一个协程遇到IO操作自动切换到其他协程

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Greenle模块

安装 : pip install greenlet

from greenlet import greenlet

def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    g2.switch('xxx')
    print('%s eat 2' %name)
    g2.switch()
def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    g1.switch()
    print('%s play 2' %name)

g1=greenlet(eat)
g2=greenlet(play)

g1.switch('xxx')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

　　在单纯的切换下(没有IO的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作), 反而会降低程序的执行速度

#顺序执行
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res+=i

def f2():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res*=i

start=time.time()
f1()
f2()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337

#切换
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res+=i
        g2.switch()

def f2():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res*=i
        g1.switch()

start=time.time()
g1=greenlet(f1)
g2=greenlet(f2)
g1.switch()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524

　　greenlet只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式, 当切刀一个任务执行时如果遇到IO, 那就是原地阻塞, 仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题.

　　单线程里两个任务的代码通常基友计算操作又有阻塞操作, 完全可以在执行任务1时遇到阻塞, 就利用阻塞的时间去执行任务2...如此, 才能提高效率, 这就用到了Gevent模块.

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Gevent模块

安装: pip3 install gevent

Gevent是一个第三方库, 可以轻松通过gevent实现并发同步或者异步编程, 在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式介入Python的轻量级协程. Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部, 但它们被协作式地调度.

g1=gevent.spawn(func,1,2,3,x=4,y=5) #创建一个协程对象g1，spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面可以有多个参数，可以是位置实参或关键字实参，都是传给函数eat的

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1结束

g2.join() #等待g2结束

#或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值

import gevent
def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    gevent.sleep(2)
    print('%s eat 2' %name)

def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    gevent.sleep(1)
    print('%s play 2' %name)


g1=gevent.spawn(eat,'xxx')
g2=gevent.spawn(play,name='xxx')
g1.join()
g2.join()
#或者gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

　　上述代码中的gevent.sleep模拟的是gevent可以识别的IO阻塞, 而time.sleep或其他的阻塞, gevent是不能直接识别的, 需要使用打补丁, 补丁代码如下:

from gevent import monkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面，如time，socket模块之前

或者我们干脆记忆成：要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

import gevent
import time
def eat():
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)
    print('eat food 2')

def play():
    print('play 1')
    time.sleep(1)
    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

Gevent之同步与异步 :

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()

import time
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    time.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)


def synchronous():  # 同步
    for i in range(10):
        task(i)

def asynchronous(): # 异步
    g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
    joinall(g_l)
    print('DONE')
    
if __name__ == '__main__':
    print('Synchronous:')
    synchronous()
    print('Asynchronous:')
    asynchronous()
#  上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。
#  初始化的greenlet列表存放在数组threads中，此数组被传给gevent.joinall 函数，
#  后者阻塞当前流程，并执行所有给定的greenlet任务。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。