协程

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一 引子

二 协程介绍

三 Greenlet模块

四 Gevent模块

引子

　　之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。

　　随着我们对于效率的追求不断提高，基于单线程来实现并发又成为一个新的课题，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。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。

　　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 timedef consumer(res):

    '''任务1:接收数据,处理数据'''    passdef 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 timedef consumer():

    '''任务1:接收数据,处理数据'''    while True:

        x=yielddef 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

　　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 timedef consumer():

    '''任务1:接收数据,处理数据'''    while True:

        x=yielddef 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)

　　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

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））

Greenlet模块

安装 ：pip3 install greenlet

from greenlet import greenletdef 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 timedef f1():

    res=1

    for i in range(100000000):

        res+=idef 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 greenletimport timedef 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。

Gevent模块

安装：pip3 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。

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

import geventdef 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 geventimport timedef 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')

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 threadingimport geventimport timedef 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')

Gevent之同步与异步

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()import timedef task(pid):

    """

    Some non-deterministic task

    """    time.sleep(0.5)

    print('Task %s done' % pid)def synchronous():  # 同步    for i in range(10):

        task(i)def asynchronous(): # 异步    g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]

    joinall(g_l)

    print('DONE')

    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任务。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。

Gevent之应用举例一

from gevent import monkey;monkey.patch_all()import geventimport requestsimport timedef 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))

Gevent之应用举例二

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()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)

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'))

from threading import Threadfrom socket import *import threadingdef 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+=1if __name__ == '__main__':

    for i in range(500):

        t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))

        t.start()