python学习-----协程

一.协程的引入

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阻塞了就切换一个任务去执行, 以此来提升效率. 

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.

注意:

#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:

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, 每个进程内开启协程

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

协程特点:

1. 必须在只有一个单线程里实现并发

2.修改共享数据不需要加锁

3. 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈

4. 附加: 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，yield、greenlet都无法实现，就用到了gevent模块（select机制）)

二. Greenlet模块

from greenlet import greenlet

def eat(name):
    print(name,"eating start")
    g2.switch("Tom")
    print(name,"eating end")
    g2.switch()

def play(name):
    print(name,"playing start")
    g1.switch()
    print(name,"playing end")

g1 = greenlet(eat)
g2 = greenlet(play)
g1.switch("Amy")    # 可以在第一次switch时传入参数, 后面都无需再传参数

greenlet实现状态转换

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

效率对比

greenlet只是提供了一种单线程内任务的切换方式, 但是当切刀一个任务时如果遇到IO, 就会原地阻塞, 仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题.

三. Gevent模块

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。

用法介绍:

g1 = gevent.spawn(func,*args,**kwargs) 创建一个一个协程对象g1, spawn括号内第一个参数是函数名, 后面可以有多个参数, 可以是位置参数或者关键字参数

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

import time
import gevent

def func1(n):
    print('xxxxxx',n)
    gevent.sleep(2)
    # time.sleep(2)
    print('cccccc',n)

def func2(m):
    print('',m)
    gevent.sleep(2)
    # time.sleep(2)
    print('',m)

start_time = time.time()
g1 = gevent.spawn(func1,'alex')
g2 = gevent.spawn(func2,'德玛西亚')
# g1.join() #
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])
end_time = time.time()
print(end_time - start_time)

print('代码结束')

用法示例

示例中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)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

代码示例

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

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import threading
import gevent
import time
def eat():
    print(threading.current_thread().getName())
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)
    print('eat food 2')

def play():
    print(threading.current_thread().getName())
    print('play 1')
    time.sleep(1)
    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

查看threading.current_thread().getName()

四. Gevent之同步与异步对比

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent,time

def task(pid):
    time.sleep(1)
    print("task %s done" %pid)

def synchronous():  # 同步
    for i in range(10):
        task(i)

def asynchronous(): # 异步
    g_l = [gevent.spawn(task,i) for i in range(10)]
    gevent.joinall(g_l)
    print("DONE")

if __name__ == '__main__':
    print("Synchronous:")
    synchronous()
    print('Asynchronous:')
    asynchronous()

五.Gevent之应用举例

举例一:简单爬虫

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent, requests, time

def get_page(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        print(len(response.text),url)

start_time = time.time()
gevent.joinall([
    gevent.spawn(get_page, "https://www.baidu.com"),
    gevent.spawn(get_page, "https://www.taobao.com"),
    gevent.spawn(get_page, "https://www.hao123.com"),
    gevent.spawn(get_page, "https://www.sina.com")
])
end_time = time.time()
dif_time = abs(start_time - end_time)
print(dif_time)

举例二:通过gevent实现单线程下的socket并发

注意: 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()
import socket, gevent

def talk(conn):
    try:
        while 1:
            client_msg = conn.recv(1024)
            print(client_msg.decode("utf-8"))
            conn.send(b"hello")
    except Exception as e:
        print(e)
    finally:
        conn.close()

server = socket.socket()
server.bind(("127.0.0.1", 8888))
server.listen(5)
while 1:
    conn, addr = server.accept()
    gevent.spawn(talk, conn)

server

import socket
client = socket.socket()
client.connect(("127.0.0.1",8888))
while 1:
    msg = input("发给服务端>>>")
    if not msg:break
    client.send(msg.encode("utf-8"))
    server_msg = client.recv(1024)
    print(server_msg.decode("utf-8"))
client.close()

client

import socket
from threading import Thread
import threading

def client(ip_port):
    c = socket.socket()
    c.connect(ip_port)
    count = 0
    while 1:
        name = threading.current_thread().getName()
        c.send(("%s say hi %s" %(name,count)).encode("utf-8"))
        msg = c.recv(1024)
        print(msg.decode("utf-8"))
        count += 1
        if count>19:break
if __name__ == '__main__':
    for i in range(20):
        t = Thread(target=client,args=(("127.0.0.1",8888),))
        t.start()

多线程并发多个客户端