Python3-协程

协程

• 引子

• 协程介绍

• Greenlet

• Gevent介绍

• Gevent之应用举例

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或有一个优先级更高的程序替代了它

PS：进程的三种执行状态：运行-阻塞-就绪，线程才是执行单位，所以线程执行状态跟进程一样。

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。

# 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
# 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  

'''
、协程：
    单线程实现并发
    在应用程序里控制多个任务的切换+保存状态
    优点：
        应用程序级别速度要远远高于操作系统的切换
    缺点：
        多个任务一旦有一个阻塞没有切，整个线程都阻塞在原地
        该线程内的其他的任务都不能执行了
 
        一旦引入协程，就需要检测单线程下所有的IO行为,
        实现遇到IO就切换,少一个都不行，以为一旦一个任务阻塞了，整个线程就阻塞了，
        其他的任务即便是可以计算，但是也无法运行了
 
、协程序的目的：
    想要在单线程下实现并发
    并发指的是多个任务看起来是同时运行的
    并发=切换+保存状态
'''
 
#串行执行
import time
 
def func1():
    for i in range():
        i+
 
def func2():
    for i in range():
        i+
 
start = time.time()
func1()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start)
 
#基于yield并发执行
import time
def func1():
    while True:
        yield
 
def func2():
    g=func1()
    for i in range():
        i+
        next(g)
 
start=time.time()
func2()
stop=time.time()
print(stop-start)
 
单纯地切换反而会降低运行效率

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 func1():
    while True:
        print('func1')
        yield
 
def func2():
    g=func1()
    for i in range():
        i+
        next(g)
        time.sleep()
        print('func2')
start=time.time()
func2()
stop=time.time()
print(stop-start)
 
yield不能检测IO，实现遇到IO自动切换

yield

    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：

#. 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。
 
#. 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。 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：

#. 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）
#. 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：

#. 协程的切换开销更小，在线程内完成切换，操作系统完全感知不到，因而更加轻量级
#. 单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu

缺点：

#. 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
#. 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：

　　1.必须在只有一个单线程里实现并发

　　2.修改共享数据不需加锁

　　3.在线程内完成协程的切换

　　4.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））

# 多线程是在操作系统级别的切换， 协程是在程序级别的切换

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

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

import time
def f1():
    res=
    for i in range():
        res+=i
 
def f2():
    res=
    for i in range():
        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=
    for i in range():
        res+=i
        g2.switch()
 
def f2():
    res=
    for i in range():
        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

Gevent跟Greenlet相比，Gevent遇到IO操作可以自动切换，效率提升了和代码量减少了。

#用法
g1=gevent.spawn(func,,,,,x=,y=)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
# gevent是异步提交任务的，如果不join线程不会等协程执行完毕就结束了，协程也会跟着结束。
 
#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()
    print('%s eat 2' %name)
 
def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    gevent.sleep()
    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(name):
    print('%s eat 1' % name)
    time.sleep()
    print('%s eat 2' % name)
 
def play(name):
    print('%s play 1' % name)
    time.sleep()
    print('%s play 2' %name)
 
g1 = gevent.spawn(eat, 'egon')
g2 = gevent.spawn(play, 'egon')
g1.join()
g2.join()
print('main')

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之应用举例

通过gevent实现单线程下的socket并发

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import socket
import gevent
 
def communicate(conn):
    while True:
        data = conn.recv()
        if not data:
            break
        conn.send(data.upper())
 
def server(ip,port):
    server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    server.bind((ip,port))
    server.listen()
    while True:
        conn, addr = server.accept()
        gevent.spawn(communicate, conn)
    server.close()
 
if __name__ == '__main__':
    g = gevent.spawn(server, 'localhost', )
    g.join()

server

from threading  import Thread
import socket
import threading
 
def client(server_ip, port):
    c = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    # 套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内， 放在函数外面被所有线程共享， 则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口就永远一样了
    c.connect((server_ip, port))
 
    count =
    while True:
        c.send(('%s say hello %s' % (threading.current_thread().getName(), count)).encode('utf-8'))
        msg = c.recv()
        print(msg.decode('utf-8'))
        count += 
 
if __name__ == '__main__':
    for i in range():
        t = Thread(target=client, args=('localhost', ))
        t.start()

多并发多个客户端

multi_thread or multi_process or Asyncio

if io_bound:
    if io_slow:
        print('Use Asyncio')
    else:
        print('Use multi-threading')
else if cpu_bound:
    print('Use multi-processing'）　　

• 如果是IO密集型，而且IO操作很慢，需要很多任务/线程同实现，那么使用Asyncio更合适。
• 如果是IO密集型，而且IO操作很快，只需有限的任务/线程，那么使用多线程就可以了。
• 如果是CPU密集型，则需要多进程来提高程序运行效率。

本文转载自：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7429894.html