协程

协程目的：

1、单线程下实现并发：协程

解决方案：一个任务运行的过程中把它打断（保存此时的状态）切换到另一个任务中，运行一段时间再切换回来，反复来回切换

注：并发指的是多个任务看起来是同时运行的

　　并发实现的本质：切换+保存状态

　　并发、并行、串行：

　　并发：看起来是同时运行，切换+保存状态

　　并行：真正意义上的同时运行，只有在多cpu情况下才实现并行，4个cpu能够并行4个任务

　　串行：一个任务完完整整地执行完毕才运行下一个任务

例如以下程序中生产者和消费者数据的来回切换：(应用程序自己控制切换及保存状态，速度更快)

import time
def consumer():
    '''任务1:接收数据,处理数据'''
    while True:
        x=yield


def producer():
    '''任务2:生产数据'''
    g=consumer()
    next(g)
    for i in range(10000000):
        g.send(i)

start=time.time()
#基于yield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的打印是你一次我一次,即并发执行的.
producer() #1.0202116966247559

stop=time.time()
print(stop-start)

但如果一个程序中是纯计算活的话，来回切换意义不大，如下：

# 纯计算的任务串行执行
import time
def task1():
    res=1
    for i in range(1000000):
        res+=i

def task2():
    res=1
    for i in range(1000000):
        res*=i

start=time.time()
task1()
task2()
stop=time.time()
print(stop-start)


# 纯计算的任务并发执行
import time
def task1():
    res=1
    for i in range(1000000):
        res+=i
        yield    #切换到task2

def task2():
    g=task1()
    res=1
    for i in range(1000000):
        res*=i
        next(g)   #切换到task1

start=time.time()
#基于yield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的打印是你一次我一次,即并发执行的.
task2()
stop=time.time()
print(stop-start)

打印结果：

0.22888588905334473
0.42775511741638184

可以看出做纯计算任务并发执行的时间是串行执行的2倍，速度慢了

所以单线程下实现并发是为了提高效率，检测多个任务的IO行为，遇到IO再切到自己单线程下的另外一个任务去执行，这样就把单线程下的IO问题给尽可能多的缩减下来（相当于‘欺骗了’操作系统，在操作系统看来你一直处于工作状态，操作系统才不会把cpu拿走），这样单线程就尽可能多的处于计算过程，也就是处于就绪态。

强调：

#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（而非操作系统）控制切换，以此来提升效率（！！！非io操作的切换与效率无关）

协程优点：

#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，因而更加轻量级
#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，将会阻塞整个线程