并发之协程
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了并发之协程相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
python并发编程之协程
一 引子
本节的主题是基于单线程来实现并发，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，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
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 time
def consumer(res):
\'\'\'任务1:接收数据,处理数据\'\'\'
pass
def 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)
stop=time.time()
print(stop-start) #1.5536692142486572
#基于yield并发执行
import time
def consumer():
\'\'\'任务1:接收数据,处理数据\'\'\'
while True:
x=yield
def 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
而在任务一遇到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 time
def consumer():
\'\'\'任务1:接收数据,处理数据\'\'\'
while True:
x=yield
def 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。
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。
因此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
二 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））
三 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
from greenlet import greenlet
def 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 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
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。
四 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 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
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\')
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 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_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
五 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。
六 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))
七 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）
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
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = \'Linhaifeng\'
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 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()
以上是关于并发之协程的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章