协程相关

Posted 2021-02-05 wangpanger

一 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：

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. 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））

二 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

#安装
pip3 install greenlet

  #真正的协程模块就是使用greenlet完成的切换

from greenlet import greenlet

def eat(name):
    print(‘%s eat 1‘ %name)  #2
    g2.switch(‘taibai‘)   #3
    print(‘%s eat 2‘ %name) #6
    g2.switch() #7
def play(name):
    print(‘%s play 1‘ %name) #4
    g1.switch()      #5
    print(‘%s play 2‘ %name) #8

g1=greenlet(eat)
g2=greenlet(play)

g1.switch(‘taibai‘)#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要  1

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。

　　

　　上面这个图，是协程真正的意义，虽然没有规避固有的I/O时间，但是我们使用这个时间来做别的事情了，一般在工作中我们都是进程+线程+协程的方式来实现并发，以达到最好的并发效果，如果是4核的cpu，一般起5个进程，每个进程中20个线程（5倍cpu数量），每个线程可以起500个协程，大规模爬取页面的时候，等待网络延迟的时间的时候，我们就可以用协程去实现并发。 并发数量 = 5 * 20 * 500 = 50000个并发，这是一般一个4cpu的机器最大的并发数。nginx在负载均衡的时候最大承载量就是5w个

　　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。

三 Gevent介绍

#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。

#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，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，spawn是异步提交任务

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1结束

g2.join() #等待g2结束  有人测试的时候会发现，不写第二个join也能执行g2，是的，协程帮你切换执行了，但是你会发现，如果g2里面的任务执行的时间长，但是不写join的话，就不会执行完等到g2剩下的任务了


#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(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‘)

遇到I/O切换

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() #必须写在最上面，这句话后面的所有阻塞全部能够识别了

import gevent  #直接导入即可
import time
def eat():
    #print()　　
    print(‘eat food 1‘)
    time.sleep(2)  #加上mokey就能够识别到time模块的sleep了
    print(‘eat food 2‘)

def play():
    print(‘play 1‘)
    time.sleep(1)  #来回切换，直到一个I/O的时间结束，这里都是我们个gevent做得，不再是控制不了的操作系统了。
    print(‘play 2‘)

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play_phone)
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，虚拟线程，其实都在一个线程里面

　　进程线程的任务切换是由操作系统自行切换的，你自己不能控制

　　协程是通过自己的程序（代码）来进行切换的，自己能够控制，只有遇到协程模块能够识别的IO操作的时候，程序才会进行任务切换，实现并发效果，如果所有程序都没有IO操作，那么就基本属于串行执行了。

四 Gevent之同步与异步

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()

import time
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    time.sleep(0.5)
    print(‘Task %s done‘ % pid)


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

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

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。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。

协程：同步异步对比

五 Gevent之应用举例一

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

def 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))

协程:爬虫

将上面的程序最后加上一段串行的代码看看效率：如果你的程序不需要太高的效率，那就不用什么并发啊协程啊之类的东西。

print(‘--------------------------------‘)
s = time.time()
requests.get(‘https://www.python.org/‘)
requests.get(‘https://www.yahoo.com/‘)
requests.get(‘https://github.com/‘)
t = time.time()
print(‘串行时间>>‘,t-s)

六 Gevent之应用举例二

　　通过gevent实现单线程下的socket并发（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）

　　

　　一个网络请求里面经过多个时间延迟time

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)

服务端

服务端

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)

客户端

 

from threading import Thread
from socket import *
import threading

def 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+=1
if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(500):
        t=Thread(target=client,args=(‘127.0.0.1‘,8080))
        t.start()

多线程并发多个客户端，去请求上面的服务端是没问题的