32 python 并发编程之协程
一 引子
本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态
cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长
ps:在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单位,所以也可以将上图理解为线程的三种状态
一: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,实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果,如果多个任务都是纯计算的,这种切换反而会降低效率。为此我们可以基于yield来验证。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,我们来简单复习一下:
- #1 yiled可以保存状态,yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像,但是yield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
- #串行执行
- import time
- def consumer(res):
- '''任务1:接收数据,处理数据'''
- pass
- def producer():
- '''任务2:生产数据'''
- res=[]
- for i in range(10000000):
- res.append(i)
- return res
- start=time.time()
- #串行执行
- res=producer()
- consumer(res) #写成consumer(producer())会降低执行效率
- stop=time.time()
- print(stop-start) #1.5536692142486572
- #基于yield并发执行
- 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()
- stop=time.time()
- print(stop-start) #2.0272178649902344
单纯地切换反而会降低运行效率
二:第一种情况的切换。在任务一遇到io情况下,切到任务二去执行,这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算,效率的提升就在于此。
- 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)
- time.sleep(2)
- start=time.time()
- producer() #并发执行,但是任务producer遇到io就会阻塞住,并不会切到该线程内的其他任务去执行
- stop=time.time()
- print(stop-start)
yield并不能实现遇到io切换
对于单线程下,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)控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算,这样就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自己的io操作最大限度地隐藏起来,从而可以迷惑操作系统,让其看到:该线程好像是一直在计算,io比较少,从而更多的将cpu的执行权限分配给我们的线程。
协程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。为了实现它,我们需要找寻一种可以同时满足以下条件的解决方案:
- #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,以便重新运行时,可以基于暂停的位置继续执行。
- #2. 作为1的补充:可以检测io操作,在遇到io操作的情况下才发生切换
二 协程介绍
协程:是单线程下的并发,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,即协程是由用户程序自己控制调度的。、
需要强调的是:
- #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)
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
优点如下:
- #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
缺点如下:
- #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
总结协程特点:
- 必须在只有一个单线程里实现并发
- 修改共享数据不需加锁
- 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
- 附加:一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程(如何实现检测IO,yield、greenlet都无法实现,就用到了gevent模块(select机制))
三 Greenlet
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
- #安装
- pip install greenlet
- from greenlet import greenlet
- def eat(name):
- print('%s eat 1' %name)
- g2.switch('egon')
- 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('egon')#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,我们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。
四 Gevent介绍
- #安装
- pip install 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,但它们被协作式地调度。

- #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
- 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,'egon')
- g2=gevent.spawn(play,name='egon')
- g1.join()
- g2.join()
- #或者gevent.joinall([g1,g2])
- print('主')
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
- 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_phone)
- gevent.joinall([g1,g2])
- print('主')
我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2,查看的结果为DummyThread-n,即假线程
五 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():
- for i in range(10):
- task(i)
- def asynchronous():
- g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
- joinall(g_l)
- 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。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。
六 Gevent之应用举例一
- from gevent import monkey;monkey.patch_all()
- import gevent
- import requests
- import time
- def get_page(url):
- print('GET: %s' %url)
- response=requests.get(url)
- if response.status_code == 200:
- print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url))
- start_time=time.time()
- gevent.joinall([
- gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'),
- gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),
- gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'),
- ])
- stop_time=time.time()
- print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
协程应用:爬虫
七 Gevent之应用举例二
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)
- 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)
- 服务端
服务端
- #_*_coding:utf-8_*_
- __author__ = 'Linhaifeng'
- 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'))
客户端
- 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()
多线程并发多个客户端
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