并发编程之协程

python并发编程之协程

一 引子

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

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 

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。 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。

什么是协.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

协程特点总结:

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))

 

三 Greenlet

想实现在多个任务之间切换,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('alex')       #运行g2函数,并往其中传参
    print('%s eat 2' %name)
    g2.switch()               #运行g2函数
def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    g1.switch()               #运行g1函数
    print('%s play 2' %name)

g1=greenlet(eat)            #实例化g1对象,g1对象对应的函数是eat
g2=greenlet(play)           #实例化g2对象,g2对象对应的函数是play

g1.switch('egon')#可以在第一次switch时传入参数,以后都不需要,运行g1函数,并往其中传参

#运行结果:
egon eat 1
alex play 1
egon eat 2
alex play 2

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
例子

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。

 

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

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 threading
import gevent
import time
def play(name):
    print('%s play %s'%(name,threading.current_thread().getName()))
    time.sleep(1)
    print('%s play %s'%(name,threading.current_thread().getName()))
    return 1
def eat(name):
    print('%s eat %s'%(name,threading.current_thread().getName()))
    time.sleep(0.5)
    print('%s eat %s' % (name,threading.current_thread().getName()))
    return 2
g1=gevent.spawn(play,'alex')
g2=gevent.spawn(eat,'egon')
g_l=[g1,g2]
gevent.joinall([g1,g2])
for g in g_l:
    print(g.value)
print('')
'''
alex play DummyThread-1
egon eat DummyThread-2
egon eat DummyThread-2
alex play DummyThread-1
1
2
主
'''

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))
协程应用:爬虫
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import requests,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))


url_l=['https://www.baidu.com/','https://www.youku.com/','https://www.yahoo.com/']
if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    executor=ThreadPoolExecutor(3)
    for url in url_l:
        executor.submit(get_page,url)
    executor.shutdown()
    stop_time = time.time()
    print('run time is %s' % (stop_time - start_time))
多线程应用:爬虫

 

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
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'))
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

 

posted @ 2017-10-17 17:33  JAYWX  阅读(87)  评论(0编辑  收藏  举报