并发编程之携程

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了并发编程之携程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

协程介绍

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或有一个优先级更高的程序替代了它
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:
单纯地切换反而会降低运行效率
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。

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

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:

    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))

 

greenlet模块

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

 

gevent模块

 

一 gevent模块

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
 1 import gevent
 2 def eat(name):
 3     print(\'%s eat 1\' %name)
 4     gevent.sleep(2)
 5     print(\'%s eat 2\' %name)
 6 
 7 def play(name):
 8     print(\'%s play 1\' %name)
 9     gevent.sleep(1)
10     print(\'%s play 2\' %name)
11 
12 
13 g1=gevent.spawn(eat,\'egon\')
14 g2=gevent.spawn(play,name=\'egon\')
15 g1.join()
16 g2.join()
17 #或者gevent.joinall([g1,g2])
18 print(\'\')
View Code

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 
 3 import gevent
 4 import time
 5 def eat():
 6     print(\'eat food 1\')
 7     time.sleep(2)
 8     print(\'eat food 2\')
 9 
10 def play():
11     print(\'play 1\')
12     time.sleep(1)
13     print(\'play 2\')
14 
15 g1=gevent.spawn(eat)
16 g2=gevent.spawn(play_phone)
17 gevent.joinall([g1,g2])
18 print(\'\')
View Code

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


二 基于gevent模块实现并发的套接字通信

服务端

 1 from gevent import monkey;monkey.patch_all()
 2 from socket import *
 3 import gevent
 4 
 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 def server(server_ip,port):
10     s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
11     s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
12     s.bind((server_ip,port))
13     s.listen(5) #最大挂起数为5,当accept来不及取出监听的5个链接时,还有其他的新的链接请求就会被拒绝ConnectionRefusedError: [WinError 10061]
14 
15     while True:
16         conn,addr=s.accept()
17         gevent.spawn(talk,conn,addr) #一个conn套接字对应一个client端套接字
18         #此方法好处在于某个conn遇到IO gevent会自动切换到其他conn对应的talk()函数,但当某个conn基本没有IO或IO小时,其他的conn就需要等待很长时间
19 
20 def talk(conn,addr): #一个conn套接字对应一个通讯函数
21     try:
22         while True:
23             res=conn.recv(1024)
24             print(\'client %s:%s msg: %s\' %(addr[0],addr[1],res))
25             conn.send(res.upper())
26     except Exception as e: # 阻塞IO模型,当遇到某一个client端链接断开时会触发,
27         print(e)
28     finally:
29         print(1)
30         conn.close() # 当server端关闭对应某个conn时,对应的client端需要重新发起链接请求,在这个例子中,client循环完了500就结束了,因此除了问题的链接不会再重新发起链接了
31 
32 if __name__ == \'__main__\':
33     server(\'127.0.0.1\',8080)
View Code

 客户端

 1 from threading import Thread
 2 from socket import *
 3 import threading
 4 
 5 def client(server_ip,port):
 6     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
 7     c.connect((server_ip,port))
 8 
 9     count=0
10     while True:
11         c.send((\'%s say hello %s\' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode(\'utf-8\'))
12         msg=c.recv(1024)
13         print(msg.decode(\'utf-8\'))
14         count+=1
15 if __name__ == \'__main__\':
16     for i in range(500):
17         t=Thread(target=client,args=(\'127.0.0.1\',8080))
18         t.start()
View Code

 

 

 


 



 


以上是关于并发编程之携程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

JUC并发编程 共享模式之工具 JUC CountdownLatch(倒计时锁) -- CountdownLatch应用(等待多个线程准备完毕( 可以覆盖上次的打印内)等待多个远程调用结束)(代码片段

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