python----并发之协程

                                                         《python并发之协程》
一：
  单线程下实现并发，即只在一个主线程，并且cpu只有一个的情况下实现并发。（并发的本质：切换+保存状态）
  cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，第二种情况是该任务计算时间过长。


主线程的三种状态：
其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来大家都被执行的效果，如果多个程序都是纯计算任务，这种切换反而会降低效率。
为此我们基于yield验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法。
yiled：
    1：可以保存状态，yiled的状态保存与操作系统的保存线程的状态很像，但是yiled是代码级别控制的，更轻量级。
    2：send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换。
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#串行执行
import time
def consumer(res):
    print('任务1：接收数据，处理数据')
def producer():
    print('任务2：产生数据')
    res = []
    for i in range(10000000):
        res.append(i)
    return res
start = time.time()
#串行执行
res= producer()
consumer(res)
stop = time.time()
print(stop-start)
#基于yield并发执行
# import time
# def consumer():
#     # print('任务1：接收数据，处理数据')
#     while True:
#         x = yield
# def producer():
#     # print('任务2：生产数据')
#     g = consumer()
#     next(g)
#     for i in range(10000000):#2.691828966140747
#         g.send(i)
# start = time.time()
#基于yiled保存状态，实现两个任务直接来回切换，即并发的效果
#ps：如果每个任务中都加上打印，那么明显地看到两个任务是你一次我一次，即并发执行
# producer()
# stop = time.time()
# print(stop-start)
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      而在单线程下，我们不可避免程序中出现io操作，但如果我们能在自己的程序中（即用户程序级别，而非操作系统级别）控制单线程下多个任务能遇到io就切换，这样保证了该线程能够最大限度地处于就绪态，即随时都可以被cpu执行的状态，相当于我们在用户程序级别将io操作最大限度地隐藏起来，该线程好像是一直处于计算过程，io比较少。


       协成的本质就是在单线程下，由用户自己控制一个任务遇到io阻塞了就切换另外一个任务去执行，以此来提升效率。


        1：可以控制多个任务之间的切换，切换之前将任务的状态保存下来（重新运行时，可以基于暂停的位置继续）


        2：作为1的补充：可以检测io操作，在遇到io操作的情况下发生切换。


二：协称介绍（Coroutine）


协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。


协程是一种用户态的轻量级线程（是由用户程序自己控制调度的）


强调：


      1：python的线程属于内核级别的，即由操作系统控制调度（单线程遇到io或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，就会应用程序级别（而非操作系统）控制切换，以此提升效率（非io操作的切换方式与效率无关）


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，因而更轻量级。


                  2：单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu


         缺点：


                    1：协程的本质就是单线程下，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：协程指的是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个协程。


协程的特点：


                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（如何实现检测io，yiled，greenlet都无法实现，就用到了geven模块（select机制））


 三：Greenlet


      如果我们在单个线程内有20个任务，每个任务的代码分两部分：前半部分是纯计算，后半部分是纯io。


       要想实现在多个任务之间切换，yield生成器的方式，需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦，使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换




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rom greenlet import greenlet
import time
def eat(name):
    print('%s eat 1'%name)
    time.sleep(3)
    g2.switch('悟空')
    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('悟空')#可以在第一次swith时传入参数，以后都不需要
--------------------------结果----------------------------------------


悟空 eat 1
悟空 play 1
悟空 eat 2
悟空 play 2


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




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import time
def f1():
    res = 1
    for i in range(100000000):
        res+=1
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))#run time is 23.827917337417603
# 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))#158.59044671058655


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greenlet只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式，当切到一个任务执行时遇到阻塞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。


四：Gevent


       Gevent是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet，它是以C扩展模块形式接入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，但他们被称作协作式的调度）


用法：


       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
遇到IO阻塞时会自动切换任务：




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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(3)
    print('%s play 2'%name)
g1 = gevent.spawn(eat,'悟空')
g2= gevent.spawn(play,name='悟空')
g1.join()
g2.join()
#gevent.joinal([g1,g2])
print('主')
--------------------------------------结果-----------------------------------


悟空 eat 1
悟空 play 1
悟空 eat 2
悟空 play 2
主


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上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,


而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了


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




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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')
------------------------------------结果----------------------------


at food 1
play 1
play 2
eat food 2
主


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五：Gevent之同步异步




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from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()
import time
def task(pid):
    #一些不确定的任务
    time.sleep(0.5)
    print('Task %s done'%pid)
def synchronuns():
    for i in range(10):
        task(i)
def asynchronuns():
    g_l = [spawn(task,i) for i in range(10)]
    joinall(g_l)
if __name__ == '__main__':
    print('Synchronous')
    synchronuns()
    print('A')
    asynchronuns()


#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。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才
# 会继续向下走。



------------------------------结果-----------------------------------------------


Synchronous
Task 0 done
Task 1 done
Task 2 done
Task 3 done
Task 4 done
Task 5 done
Task 6 done
Task 7 done
Task 8 done
Task 9 done
A
Task 0 done
Task 9 done
Task 8 done
Task 7 done
Task 6 done
Task 5 done
Task 4 done
Task 3 done
Task 2 done
Task 1 done


 


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六：Gevent应用举例一
通过gevent实现单线程下的socket并发（from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞）


 服务端




复制代码


from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from socket import *
import gevent

#如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket
# from gevent import socket
# s=socket.socket()

def server(server_ip,port):
    s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
    s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
    s.bind((server_ip,port))
    s.listen(5)
    while True:
        conn,addr=s.accept()
        gevent.spawn(talk,conn,addr)

def talk(conn,addr):
    try:
        while True:
            res=conn.recv(1024)
            print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res))
            conn.send(res.upper())
    except Exception as e:
        print(e)
    finally:
        conn.close()

if __name__ == '__main__':
    server('127.0.0.1',8080)


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客户端




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from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)
    print(msg.decode('utf-8'))


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多线程并发多个客户端




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from threading import Thread
from socket import *
import threading

def client(server_ip,port):
    c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内，放在函数外则被所有线程共享，则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口永远一样了
    c.connect((server_ip,port))

    count=0
    while True:
        c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))
        msg=c.recv(1024)
        print(msg.decode('utf-8'))
        count+=1
if __name__ == '__main__':
    for i in range(500):
        t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))
        t.start()





        

	      

	    

	  

	  

	    
      
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          原文地址：https://www.cnblogs.com/w-s-l123/p/7463987.html