协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine(本质就是一个线程)。

优点1: 协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显。

优点2: 不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行,那怎么利用多核CPU呢?最简单的方法是多进程+协程,既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能。

yield的简单实现

复制代码
import time
import queue

def consumer(name):
    print("--->ready to eat baozi...")
    while True:
        new_baozi = yield      #4 碰到yield 函数变成生成器,并且接收一个值
        print("[%s] is eating baozi %s" % (name,new_baozi))
        #time.sleep(1)

def producer():

    r1 = con.__next__()        #5 执行next方法,获取yield 返回值  yield 返回空
    r2 = con2.__next__()
    n = 0
    while 1:
        time.sleep(1)
        print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s and %s" %(n,n+1) )
        con.send(n)            #6 send一个值给4步骤 接收一个值,并且会继续执行consumer后面代码     
        con2.send(n+1)

        n +=2


if __name__ == '__main__':
    con = consumer("c1")     #1 执行consumer 
    con2 = consumer("c2")    #2 执行conseumer
    p = producer()      #3 执行producer 

 

 

Greenlet

greenlet是一个用C实现的协程模块,相比与python自带的yield,它可以使你在任意函数之间随意切换,而不需把这个函数先声明为generator(需要自己指定切换)

复制代码
from greenlet import greenlet
 
 
def test1():
    print(12)
    gr2.switch()   #切换test2 执行 保留当前状态,等下一次来了执行就继续执行
    print(34)
    gr2.switch()
 
 
def test2():
    print(56)
    gr1.switch()   #切换到test1执行,保留当前状态,等下次来了切换 就继续执行
    print(78)
 
 
gr1 = greenlet(test1)   
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()      #切换到test1执行

 

 

Gevent(自动切换,不需要自己去指定了切换过程了)

复制代码
import gevent

import requests,time
start=time.time()
def f(url):
    print('GET: %s' % url)
    resp =requests.get(url)
    data = resp.text
    print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))

#写法如下 gevent.joinall([ gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'), gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'), gevent.spawn(f, 'https://www.baidu.com/'), gevent.spawn(f, 'https://www.sina.com.cn/'), ]) # f('https://www.python.org/') # # f('https://www.yahoo.com/') # # f('https://baidu.com/') # # f('https://www.sina.com.cn/') print("cost time:",time.time()-start)

 

posted on 2018-06-12 16:52  Python哥  阅读(176)  评论(0编辑  收藏  举报