并发编程之协程
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一:引子
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:
协程:单线程下实现并发,用户从应用程序级别控制单线程下任务的切换,注意一定是遇到IO才切
#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))
三: 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
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(生成器)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 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
#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() #猴子补丁 import gevent from threading import current_thread #1.检测IO #2.自动切换 import time def eat(): print('%s eat 1' %current_thread().getName()) time.sleep(2) print('%s eat 2' %current_thread().getName()) def play(): print('%s play 1' %current_thread().getName()) time.sleep(1) print('%s play 2' %current_thread().getName()) start=time.time() g1=gevent.spawn(eat,) #开协程 g2=gevent.spawn(play,) #开协程 # g1.join() # g2.join() gevent.joinall([g1,g2]) #等于g1.join(),g2.join() stop=time.time() print(stop-start)#2.0021145343780518
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:sevent 应用举例
1.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() #同步 print('Asynchronous:') asynchronous() #异步 #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。
2.爬虫举例
from gevent import monkey;monkey.patch_all() import gevent import requests from threading import current_thread def get(url): print('%s get %s' %(current_thread().getName(),url)) #当前线程名 response=requests.get(url) if response.status_code == 200: return {'url':len(response.text)} # print({'url':len(response.text)}) g1=gevent.spawn(get,'http://www.baidu.com') g2=gevent.spawn(get,'http://www.python.org') g3=gevent.spawn(get,'http://www.jd.com') # g1.join() # g2.join() # g3.join() gevent.joinall([g1,g2,g3]) print(g1.value) #取值 print(g2.value)#取值 print(g3.value)#取值 # DummyThread-1 get http://www.baidu.com #DummyThread 假的线程 # DummyThread-2 get http://www.python.org # DummyThread-3 get http://www.jd.com # {'url': 2381} # {'url': 49062} # {'url': 121465}
3.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() import gevent from socket import * #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(ip,port): s = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) s.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR, 1) s.bind((ip,port)) s.listen(5) while True: conn,addr=s.accept() print('%s:%s' % (addr[0], addr[1])) g1=gevent.spawn(talk,conn,addr) def talk(conn,addr): while True: try: data=conn.recv(1024) print('%s:%s [%s]' %(addr[0],addr[1],data)) if not data:break conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError: break conn.close() if __name__ == '__main__': server('127.0.0.1',8092)
from socket import * c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) c.connect(('127.0.0.1',8092)) while True: msg=input('>>: ').strip() if not msg:continue c.send(msg.encode('utf-8')) data=c.recv(1024) print(data.decode('utf-8'))
from threading import Thread from socket import * def client(): # 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=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) c.connect(('127.0.0.1',8092)) while True: c.send('hello'.encode('utf-8')) data=c.recv(1024) print(data.decode('utf-8')) if __name__ == '__main__': for i in range(500): #开五百个线程并发和服务端通讯 t=Thread(target=client) t.start()