比线程更NB的存在

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• 一 引子
• 二 协程介绍
• 三 Greenlet模块
• 四 Gevent模块

引子

　　之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。

　　随着我们对于效率的追求不断提高，基于单线程来实现并发又成为一个新的课题，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。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。

　　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 

　　 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：

#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

import time

# 串行执行其实要更快
def pro():
    l = []
    for i in range(10000):
        l.append(i)
    return l

def consumer(l):
    for i in l:
        print(i)
start = time.time()
l = pro()
consumer(l)
print(time.time() - start)


# 使用yield 实现切换
# def conn():
#     while 1:
#         n = yield
#         print('干掉了%s'%n)
# 
# def pro():
#     n = conn()
#     next(n)
#     for i in range(10000):
#         print('生产了%s' % i)
#         n.send(i)
# 
# start = time.time()
# pro()
# print(time.time() - start)

#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.

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。

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)# 想要在阻塞时切换到其他任务执行

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)

yield无法做到遇到io阻塞就切换任务

 

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

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

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

安装 ：pip3 install greenlet

from greenlet import greenlet# 在单线程中切换状态的模块
import time
def eat1(name):
    print('%s吃鸡腿'%name)
    time.sleep(2)
    g2.switch('Eva')
    print('%s吃炸鸡'%name)
    g2.switch()

def eat2(name):
    print('%s喝啤酒'%name)
    g1.switch()
    time.sleep(2)
    print('%s喝可乐'%name)

g1 = greenlet(eat1)
g2 = greenlet(eat2)

g1.switch('egon')# g1 g2 调用时，第一次调用给参数即可

 

上述完全模拟了单纯的切换，但是......在没有遇到IO操作或者开辟重复空间的情况下，反而会降低程序的执行效率。

from greenlet import greenlet# 在单线程中切换状态的模块
import time


def func1():
    s = 0
    for i in range(100000000):
        s += i

def func2():
    s = 1
    for i in range(100000000):
        s *= i

start = time.time()
func1()
func2()
print('这是一个串行的程序，消耗时间为%s'%(time.time() - start))

from concurrent.
def func1():
    s = 0
    for i in range(100000000):
        s += i
        f2.switch()# 遇到switch  马上切换到f2指向的func2去执行，此时会冻结func1

def func2():
    s = 1
    for i in range(100000000):
        s *= i
        f1.switch()
start = time.time()
f1 = greenlet(func1)
f2 = greenlet(func2)
f1.switch()# 在这里 会调用g1指向的func1，如果在func1中没有再次遇到switch，会一直执行下去
print('这是一个并行的程序，消耗时间为%s'%(time.time() - start))

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。

Gevent模块

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。

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

用法介绍

import gevent # 封装了greenlet模块，帮助切换工作。gevent在实现了切换程序的基础上，还实现了规避IO
import time
def fn1():
    print('1 2 3 4')
    # time.sleep(1)
    gevent.sleep(1)
    print('3 2 3 4')

def fn2():
    print('2 2 3 4')
    # time.sleep(1) #gevent 不识别其他模块的IO请求。怎么办？
    gevent.sleep(1)
    print('再来一次')

g1 = gevent.spawn(fn1)# 异步提交任务，gevent遇到自己认识的IO阻塞，就会切换
g2 = gevent.spawn(fn2)
# g1.join()
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])

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()# 意思是指将从这一行以下，导入的所有IO模块都封装进gevent，也就是让gevent识别
import time
def fn1():
    print('1 2 3 4')
    time.sleep(1)
    print('3 2 3 4')

def fn2():
    print('2 2 3 4')
    time.sleep(1)
    print('再来一次')

g1 = gevent.spawn(fn1)# 异步提交任务，gevent遇到自己认识的IO阻塞，就会切换
g2 = gevent.spawn(fn2)
# g1.join()
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])

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

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent
import time
from threading import current_thread
def fn1():
    print(current_thread().name)  # DummyThread-1  dummy 虚拟的
    print('1 2 3 4')
    time.sleep(1)
    print('3 2 3 4')

def fn2():
    print(current_thread().name)
    print('2 2 3 4')
    time.sleep(1)
    print('再来一次')

g1 = gevent.spawn(fn1)
g2 = gevent.spawn(fn2)
gevent.joinall([g1,g2])

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


def task(a):
    time.sleep(1)
    print(a)


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

def async_func():# 异步，虽然是单线程，但是使用gevent模块，当某一个协程发生io时，马上切换到其他协程去执行
    l = []
    for i in range(10):
        l.append(gevent.spawn(task,i))# 提交任务，传参
    gevent.joinall(l)

start = time.time()
sync_func()
print(time.time() - start)

start = time.time()
async_func()
print(time.time() - start)

 

Gevent之应用举例一

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent
import time
import requests
def get_result(url):
    res = requests.get(url)
    print(url,res.status_code,len(res.text))

url_l = ['http://www.baidu.com',
         'https://www.jd.com',
         'http://www.apache.com',
         'http://www.taobao.com',
         'http://www.qq.com',
         'http://www.python.org',
         'http://www.mi.com',
         'http://www.cnblogs.com']

def sync_func(url_l):
    '''同步调用'''
    for url in url_l:
        get_result(url)

def async_func(url_l):
    '''异步'''
    l = []
    for url in url_l:
        l.append(gevent.spawn(get_result,url))
    gevent.joinall(l)

start = time.time()
sync_func(url_l)
print('sync:',time.time() - start)

start = time.time()
async_func(url_l)
print('async:',time.time() - start)

 

Gevent之应用举例二

通过gevent实现单线程下的socket并发

注意 ：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)

server

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'))

client

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

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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