协程相关
* 协程(了解)
进程:资源单位
线程:执行单位
协程:这个概念完全是程序员自己意淫出来的 根本不存在
单线程下实现并发
我们程序员自己再代码层面上检测我们所有的IO操作
一旦遇到IO了 我们在代码级别完成切换
这样给CPU的感觉是你这个程序一直在运行 没有IO
从而提升程序的运行效率
多道技术
切换+保存状态
CPU两种切换
1.程序遇到IO
2.程序长时间占用
TCP服务端
accept
recv
代码如何做到
切换+保存状态
切换
切换不一定是提升效率 也有可能是降低效率
IO切 提升
没有IO切 降低
保存状态
保存上一次我执行的状态 下一次来接着上一次的操作继续往后执行
yield
计算密集型的任务时协程并不会节省时间，反而会降低程序的执行速度
# import time
#
# # 串行执行计算密集型的任务 1.2372429370880127
# def func1():
# for i in range(10000000):
# i + 1
#
# def func2():
# for i in range(10000000):
# i + 1
#
# start_time = time.time()
# func1()
# func2()
# print(time.time() - start_time)
# 切换 + yield 2.1247239112854004
# import time
#
#
# def func1():
# while True:
# 10000000 + 1
# yield
#
#
# def func2():
# g = func1() # 先初始化出生成器
# for i in range(10000000):
# i + 1
# next(g)
#
# start_time = time.time()
# func2()
# print(time.time() - start_time)
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：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
ps:
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
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
安装：
pip3 install gevent遇到IO阻塞时会自动切换任务：
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import time
from gevent import spawn
"""
gevent模块本身无法检测常见的一些io操作
在使用的时候需要你额外的导入一句话
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
又由于上面的两句话在使用gevent模块的时候是肯定要导入的
所以还支持简写
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
"""
def heng():
print('哼')
time.sleep(2)
print('哼')
def ha():
print('哈')
time.sleep(3)
print('哈')
def heiheihei():
print('heiheihei')
time.sleep(5)
print('heiheihei')
start_time = time.time()
g1 = spawn(heng)
g2 = spawn(ha)
g3 = spawn(heiheihei)
g1.join()
g2.join() # 等待被检测的任务执行完毕 再往后继续执行
g3.join()
# heng()
# ha()
# print(time.time() - start_time) # 5.005702018737793
print(time.time() - start_time) # 3.004199981689453 5.005439043045044
* 协程实现TCP服务端的并发效果(了解)
服务端：
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import socket
from gevent import spawn
def communication(conn):
while True:
try:
data = conn.recv(1024)
if len(data) == 0: break
conn.send(data.upper())
except ConnectionResetError as e:
print(e)
break
conn.close()
def server(ip, port):
server = socket.socket()
server.bind((ip, port))
server.listen(5)
while True:
conn, addr = server.accept()
spawn(communication, conn)
if __name__ == '__main__':
g1 = spawn(server, '127.0.0.1', 8080)
g1.join()
客户端：
from threading import Thread, current_thread
import socket
def x_client():
client = socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1', 8080))
n = 0
while True:
msg = '%s say hello %s' % (current_thread().name, n)
n += 1
client.send(msg.encode('utf-8'))
data = client.recv(1024)
print(data.decode('utf-8'))
if __name__ == '__main__':
for i in range(500):
t = Thread(target=x_client)
t.start()
总结：
理想状态:
我们可以通过
多进程下面开设多线程
多线程下面再开设协程序
从而使我们的程序执行效率提升
