Python并发编程：协程-greenlet模块

一 greenlet模块

　　如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换

from greenlet import greenlet


def eat(name):
    print('%s eat 1' % name)
    g2.switch('mike')
    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('mike')   # 可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

　　

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

# 顺序执行

import time

def f1():
    res = 1
    for i in range(100):
        res += i


def f2():
    res = 1
    for i in range(100):
        res *= i


start = time.time()
f1()
f2()
stop = time.time()
print('run time is %s' % (stop-start))  # 1.7881393432617

　　

# 切换

from greenlet import greenlet
import time


def f1():
    res = 1
    for i in range(100):
        res+=i
        g2.switch()


def f2():
    res = 1
    for i in range(100):
        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))   # 8.5592269897460

　　

　　greenlet只是提供了一种比generator更加快捷的切换方式，当切到一个任务执行时如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到io自动切换来提升效率的问题

　　单线程里的这20个任务的代码通常会既有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