并发编程之协程
储备知识:
并发指的是多个任务看起来是同时运行的,并发实现的本质:切换和保存状态
并发:看起来是同时运行,切换+保存状态
并行:真正意义上的同时运行,只有在多CPU的情况下才能实现并行
串行:一个任务完完整整的执行完毕才能运行下一个任务
如果多个任务都是纯计算,那么并发的切换反而会降低效率----使用yiled验证。yiled本身就是一种单线程下保存任务运行状态的方法。
#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
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
# 纯计算的任务串行执行 import time def task1(): res=1 for i in range(1000000): res+=i def task2(): res=1 for i in range(1000000): res*=i start=time.time() #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. task1() task2() stop=time.time() print(stop-start) # 纯计算的任务并发执行 import time def task1(): res=1 for i in range(1000000): res+=i yield time.sleep(10000) print('task1') def task2(): g=task1() res=1 for i in range(1000000): res*=i next(g) print('task2') start=time.time() #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. task2() stop=time.time() print(stop-start)
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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) 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)
协程
单线程下的并发,叫做协程
协程是一个用户态的轻量级线程,即协程是有用户程序自己控制调度的。
强调
#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
Greenlet模块(单纯的切换,只是比yiled方便,同样不能做到遇到IO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)反而会降低程序的执行速度
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#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
Gevent第三方库(实现遇到IO阻塞自动切换)
#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自动切换
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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
rom gevent import monkey;monkey.patch_all() import gevent import time def eat(): print('eat food 1') time.sleep(2) print('eat food 2') def play(): print('play 1') time.sleep(1) print('play 2') g1=gevent.spawn(eat) g2=gevent.spawn(play_phone) gevent.joinall([g1,g2]) print('主')
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