协程及Python中的协程

1 协程

1.1协程的概念

　　协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。（其实并没有说明白~）

　　我觉得单说协程，比较抽象，如果对线程有一定了解的话，应该就比较好理解了。

　　那么这么来理解协程比较容易：

　　线程是系统级别的，它们是由操作系统调度；协程是程序级别的，由程序员根据需要自己调度。我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序，那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序；别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这就是协程。也就是说同一线程下的一段代码<1>执行着执行着就可以中断，然后跳去执行另一段代码，当再次回来执行代码块<1>的时候，接着从之前中断的地方开始执行。

　　比较专业的理解是：

　　协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

1.2 协程的优缺点

协程的优点：

　　（1）无需线程上下文切换的开销，协程避免了无意义的调度，由此可以提高性能（但也因此，程序员必须自己承担调度的责任，同时，协程也失去了标准线程使用多CPU的能力）

　　（2）无需原子操作锁定及同步的开销

　　（3）方便切换控制流，简化编程模型

　　（4）高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

协程的缺点：

　　（1）无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。

　　（2）进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

2 Python中如何实现协程

2.1 yield实现协程　　

　　前文所述“子程序（函数）在执行过程中可以中断去执行别的子程序；别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序”，那么很容易想到Python的yield，显然yield是可以实现这种切换的。

使用yield实现协程操作例子：

 #! /usr/bin/env python

 # -*- coding:utf-8 -*-

 # Author: "Zing-p"

 # Date: 2017/5/12

 def consumer(name):

     print("要开始啃骨头了...")

     while True:

         print("\033[31;1m[consumer] %s\033[0m " % name)

         bone = yield

         print("[%s] 正在啃骨头 %s" % (name, bone))

 def producer(obj1, obj2):

     obj1.send(None)    # 启动obj1这个生成器,第一次必须用None  <==> obj1.__next__()

     obj2.send(None)    # 启动obj2这个生成器,第一次必须用None  <==> obj2.__next__()

     n = 0

     while n < 5:

         n += 1

         print("\033[32;1m[producer]\033[0m 正在生产骨头 %s" % n)

         obj1.send(n)

         obj2.send(n)

 if __name__ == '__main__':

     con1 = consumer("消费者A")

     con2 = consumer("消费者B")

     producer(con1, con2)

运行的结果：

2.2 greenlet实现协程

　　Python的 greenlet就相当于手动切换，去执行别的子程序，在“别的子程序”中又主动切换回来。。。

greenlet协程例子：

 #! /usr/bin/env python

 # -*- coding:utf-8 -*-

 from greenlet import greenlet

 # greenlet 其实就是手动切换；gevent是对greenlet的封装，可以实现自动切换

 def test1():

     print("")

     gr2.switch()   # 切换去执行test2

     print("")

     gr2.switch()   # 切换回test2之前执行到的位置，接着执行

 def test2():

     print("")

     gr1.switch()   # 切换回test1之前执行到的位置，接着执行

     print("")

 gr1 = greenlet(test1)   # 启动一个协程 注意test1不要加()

 gr2 = greenlet(test2)   #

 gr1.switch()

2.3 gevent 实现协程

　　Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现协程程，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，但它们被协作式地调度。

　　gevent会主动识别程序内部的IO操作，当子程序遇到IO后，切换到别的子程序。如果所有的子程序都进入IO，则阻塞。

协程之gevent例子：

 #! /usr/bin/env python3

 # -*- coding:utf-8 -*-

 import gevent

 def func1():

     print("func1 running")

     gevent.sleep(2)             # 内部函数实现io操作

     print("switch func1")

 def func2():

     print("func2 running")

     gevent.sleep(1)

     print("switch func2")

 def func3():

     print("func3  running")

     gevent.sleep(0)

     print("func3 done..")

 gevent.joinall([gevent.spawn(func1),

                 gevent.spawn(func2),

                 gevent.spawn(func3),

                 ])

同步与异步性能区别：

 import gevent

 def task(pid):

     """

     Some non-deterministic task

     """

     gevent.sleep(0.5)

     print('Task %s done' % pid)

 def synchronous():

     for i in range(1,10):

         task(i)

 def asynchronous():

     threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]

     gevent.joinall(threads)

 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。执行流程只会在所有greenlet执行完后才会继续向下走。

遇到Io阻塞时会切换任务之【爬虫版】

 #! /usr/bin/env python3

 # -*- coding:utf-8 -*-

 from urllib import request

 import gevent,time

 from gevent import monkey

 monkey.patch_all()    # 把当前程序中的所有io操作都做上标记

 def spider(url):

     print("GET:%s" % url)

     resp = request.urlopen(url)

     data = resp.read()

     print("%s bytes received from %s.." % (len(data), url))

 urls = [

     "https://www.python.org/",

     "https://www.yahoo.com/",

     "https://github.com/"

 ]

 start_time = time.time()

 for url in urls:

     spider(url)

 print("同步耗时：",time.time() - start_time)

 async_time_start = time.time()

 gevent.joinall([

     gevent.spawn(spider,"https://www.python.org/"),

     gevent.spawn(spider,"https://www.yahoo.com/"),

     gevent.spawn(spider,"https://github.com/"),

 ])

 print("异步耗时：",time.time() - async_time_start)

 # 最好爬国外网站吧

通过gevent实现【单线程】下的多socket并发

server端：

 import sys

 import socket

 import time

 import gevent

 from gevent import socket,monkey

 monkey.patch_all()

 def server(port):

     s = socket.socket()

     s.bind(('0.0.0.0', port))

     s.listen(500)

     while True:

         cli, addr = s.accept()

         gevent.spawn(handle_request, cli)

 def handle_request(conn):

     try:

         while True:

             data = conn.recv(1024)

             print("recv:", data)

             conn.send(data)

             if not data:

                 conn.shutdown(socket.SHUT_WR)

     except Exception as  ex:

         print(ex)

     finally:

         conn.close()

 if __name__ == '__main__':

     server(9999)

client端：

 import socket

 HOST = 'localhost'    # The remote host

 PORT = 9999         # The same port as used by the server

 s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

 s.connect((HOST, PORT))

 while True:

     msg = bytes(input(">>:"),encoding="utf8")

     s.sendall(msg)

     data = s.recv(1024)

     #print(data)

     print('Received', repr(data))

 s.close()

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