Python 之协程

Posted 2020-10-28 思考与践行

• 协程,又称微线程,协程是一种用户态的轻量级线程。
• 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。
• 协程的好处:
  • 无需线程上下文切换的开销;
  • 无需原子操作锁定及同步的开销;
  • 方便切换控制流,简化编程模型;
  • 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。
• 缺点:
  • 无法利用多核资源:协程的本质是单个线程,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;
  • 进行阻塞(Blocking)操作(如IO时)会阻塞掉整个程序;

# 示例: yield 支持下的协程
import time
import queue

def consumer(name):
    print('--- 开始吃包子---')
    while True:
        new_baozi = yield
        print('[%s] 正在吃包子 %s' % (name, new_baozi))

def producer():

    r = con.__next__()
    r = con2.__next__()
    n = 0
    while n < 5:
        n += 1
        con.send(n)
        con2.send(n)
        print('\033[32;1m[producer]\033[0m 正在做包子 %s' % n)

if __name__ == '__main__':
    con = consumer('c1')        # 创建一个生成器对象 con
    con2 = consumer('c2')       # 创建另一个生成器对象 con2
    p = producer()


# 示例二: greenlet 下的协程
from greenlet import greenlet

def test1():
    print('12')
    gr2.switch()
    print('34')
    gr2.switch()


def test2():
    print('56')
    gr1.switch()
    print('78')

gr1 = greenlet(test1)
# print(gr1)        # <greenlet.greenlet object at 0x10877f930>
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()


# 示例三: gevent 下的协程
# 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。
import gevent

def foo():
    print('Running in foo')
    gevent.sleep(1)
    print('Explicit context switch to foo again.')

def bar():
    print('Explicit context to bar')
    gevent.sleep(1)
    print('Implicit context switch back to bar.')

gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar),
])

参考资料:

• Python 全栈