协程

协程：又称微线程，纤程。是一种用户态的轻量级线程

  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. 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程

　　　拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调试切换时，将寄存器上下文和栈保存在其他地方 ，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈

　　　协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

协程的好处：

  • 无需线程上下文切换的开销
  • 无需原子操作锁定及同步的开销
    • 　　"原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。
  • 方便切换控制流，简化编程模型
  • 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

缺点：

  • 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
  • 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

yield实现协程（手动切换）

 1 import time
 2 
 3 def consumer(name):
 4     print("--->starting eating baozi...")
 5     while True:
 6         new_baozi = yield
 7         print("[%s] is eating baozi %s" % (name, new_baozi))
 8         # time.sleep(1)
 9 
10 
11 def producer():
12     r = con.__next__()
13     r = con2.__next__()
14     n = 0
15     while n < 5:
16         n += 1
17         con.send(n)
18         con2.send(n)
19         print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s" % n)
20 
21 
22 if __name__ == '__main__':
23     con = consumer("c1")
24     con2 = consumer("c2")
25     p = producer()

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

greenlet实现协程（自动切换）

 1 from greenlet import greenlet
 2  
 3 def test1():
 4     print(12)
 5     gr2.switch() #切换操作
 6     print(34)
 7     gr2.switch()
 8  
 9 def test2():
10     print(56)
11     gr1.switch() #切换操作
12     print(78)
13  
14  
15 gr1 = greenlet(test1)
16 gr2 = greenlet(test2)
17 gr1.switch()

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。

gevent实现协程（自动切换）

 1 import gevent
 2 
 3 def func1():
 4     print("\033[41;1mfunc 1 is running....\033[0m")
 5     gevent.sleep(2)  # 模拟IO操作进行切换
 6     print("\033[42;1mfunc 1 is running....\033[0m")
 7 
 8 
 9 def func2():
10     print("\033[41;1mfunc 2 is running....\033[0m")
11     gevent.sleep(1)
12     print("\033[42;1mfunc 2 is running....\033[0m")
13 
14 def func3():
15     print("\033[41;1mfunc 3 is running....\033[0m")
16     gevent.sleep(0)
17     print("\033[42;1mfunc 3 is running....\033[0m")
18 
19 # 不断循环进行切换
20 gevent.joinall([
21     gevent.spawn(func1),
22     gevent.spawn(func2),
23     gevent.spawn(func3)
24 ])
 1 from gevent import monkey
 2 
 3 import gevent
 4 import time
 5 from  urllib.request import urlopen
 6 
 7 # 如果没有加monkey.patch_all(),urllib中gevent不知道哪些是io操作，所以运行效果与串行是一样的
 8 monkey.patch_all()   # 把程序中所有IO操作做上标识
 9 
10 def f(url):
11     print('GET: %s' % url)
12     resp = urlopen(url)
13     data = resp.read()
14     fp = open("url","wb+")
15     fp.write(data)
16     print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
17 
18 start_time = time.time()
19 gevent.joinall([
20     gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),  # f 中带参数
21     gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
22     gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
23 ])
24 print("cost all time:",time.time()-start_time)
协程爬取页面

 

posted @ 2018-01-20 15:15  ︻◣_蝸犇り~  阅读(112)  评论(0)  编辑  收藏  举报