Python3 从零单排29_协程

Posted 2021-01-29 进击的菜鸟

　　1.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）
　　　　1.该任务发生了阻塞
　　　　2.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

　　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。
　　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：
　　1 yield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
　　单纯地切换反而会降低运行效率:

 1 #串行执行
 2 import time
 3 def consumer(res):
 4     # 任务1:接收数据,处理数据
 5     pass
 6 
 7 def producer():
 8     #任务2:生产数据
 9     res=[]
10     for i in range(10000000):
11         res.append(i)
12     return res
13 
14 start=time.time()
15 res=producer()
16 consumer(res) #写成consumer(producer())会降低执行效率
17 stop=time.time()
18 print(stop-start) #1.29567289352417
19 
20 
21 #基于yield并发执行
22 import time
23 def consumer():
24     #任务1:接收数据,处理数据
25     while True:
26         x=yield
27 
28 def producer():
29     # 任务2:生产数据
30     g=consumer()
31     next(g)
32     for i in range(10000000):
33         g.send(i)
34 
35 start=time.time()
36 #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
37 #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.
38 producer()
39 stop=time.time()
40 print(stop-start) #1.3700881004333496

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　　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。yield并不能实现遇到io切换。

 1 import time
 2 def consumer():
 3     # 任务1:接收数据,处理数据
 4     while True:
 5         x=yield
 6 
 7 def producer():
 8     # 任务2:生产数据
 9     g=consumer()
10     next(g)
11     for i in range(10000000):
12         g.send(i)
13         time.sleep(2)
14 
15 start=time.time()
16 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
17 
18 stop=time.time()
19 print(stop-start)

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　　2.协程的概念

　　　　单线程下，不可避免程序中出现io操作，但如果能在程序中（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:是单线程下的并发，又称微线程，纤程。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。
　　　　　　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））

　

　　3.greenlet模块

　　　　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，
　　　　greenlet只是提供了一种比generator更便捷的切换方式，当切到一个任务执行时如果遇到io，那就原地阻塞，仍没解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。

 1 from greenlet import greenlet
 2 
 3 
 4 def sayhi(name):
 5     print("%s say hi 1" % name)
 6     g2.switch("xg")
 7     print("%s say hi 2" % name)
 8     g2.switch("xg")
 9 
10 
11 def sayhello(name):
12     print("%s say hello 1" % name)
13     g1.switch()
14     print("%s say hello 2" % name)
15 
16 
17 g1 = greenlet(sayhi)
18 g2 = greenlet(sayhello)
19 g1.switch("miller")

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　　4.Gevent模块

　　　　Gevent 是第三方库，可通过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，后面跟参数
　　　　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

 1 import gevent
 2 
 3 def sayhi(name):
 4     print("%s say hi 1" % name)
 5     gevent.sleep(3)  # gevent 只会在遇到自己的这个sleep方法时才会切换任务，time.sleep不会
 6     print("%s say hi 2" % name)
 7 
 8 
 9 def sayhello(name):
10     print("%s say hello 1" % name)
11     gevent.sleep(5)
12     print("%s say hello 2" % name)
13 
14 
15 g1 = gevent.spawn(sayhi, "miller")
16 g2 = gevent.spawn(sayhello, "xg")
17 g1.join() 
18 g2.join()
19 print("all over!")

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　　　　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

 1 from gevent import monkey;monkey.patch_all()
 2 import gevent, time
 3 
 4 def sayhi(name):
 5     print("%s say hi 1" % name)
 6     time.sleep(3)
 7     print("%s say hi 2" % name)
 8 
 9 
10 def sayhello(name):
11     print("%s say hello 1" % name)
12     time.sleep(5)
13     print("%s say hello 2" % name)
14 
15 
16 g1 = gevent.spawn(sayhi, "miller")
17 g2 = gevent.spawn(sayhello, "xg")
18 g1.join()
19 g2.join()
20 print("all over!")

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　　5.协程实现的套接字服务端

 1 # 通过gevent实现单线程下的socket并发（from gevent import monkey;monkey.patch_all()
 2 # 一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞）
 3 from gevent import monkey;monkey.patch_all()
 4 import socket, gevent
 5 #如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket
 6 # from gevent import socket
 7 # s=socket.socket()
 8 
 9 
10 def rec_data(conn):
11     while True:
12         try:
13             res = conn.recv(1024)
14             if not res:break
15             res = res.upper()
16             conn.send(res)
17         except Exception as e:
18             print(e)
19         finally:
20             conn.close()
21 
22 
23 def start():
24     server = socket.socket(family=socket.AF_INET, type=socket.SOCK_STREAM)
25     server.bind(("127.0.0.1", 8089))
26     server.listen(1000)
27     print("starting...")
28     while True:
29         conn, addr = server.accept()
30         print(addr)
31         gevent.spawn(rec_data, conn)
32     server.close()
33 
34 
35 if __name__ == "__main__":
36     g = gevent.spawn(start)
37     g.join()

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