python并发编程--协程---从菜鸟到老鸟（四）
如何更好地并发编程
简介
python不仅内置了multiprocess模块，而且还内置了asyncio和concurrent模块。除了要分析这两个内置的，其实我们还要再下面另一个第三方joblib包。
我们经常喜欢单机处理数据，或者数据量一大就采用分布式的方式，其实并发编程是一个很好的选择。
- asyncio
- concurrent
- joblib
但是第一件事我们要知道采用进程的最终目的是什么？一般都是达到异步IO。那么异步IO是什么？
异步IO
异步IO是个好东西，在网络读写场景中可以大大提高程序的并发能力，比如爬虫、web服务等。这样的好东西自然也要在Python中可以使用。不过，在漫长的Python2时代，官方并没有推出一个自己的异步IO库，到了Python 3.4 才推出。
我们先从各种IO模型中去理解异步IO，那么IO可以分为几类呢？同步IO、异步IO、阻塞IO、非阻塞IO
- 同步是指代码调IO操作时，必须等待IO操作完成才返回的调用方式。
- 异步是指代码调用IO操作时，不必等IO操作完成就返回的调用方式。
- 阻塞是指调用函数时候当前线程被挂起。
- 阻塞是指调用函数时候当前线程不会被挂起，而是立即返回。
IO模型
- 阻塞IO模型
使用recv的默认参数一直等数据直到拷贝到用户空间，这段时间内进程始终阻塞。A同学用杯子装水，打开水龙头装满水然后离开。这一过程就可以看成是使用了阻塞IO模型，因为如果水龙头没有水，他也要等到有水并装满杯子才能离开去做别的事情。很显然，这种IO模型是同步的。
- 非阻塞IO模型
改变flags，让recv不管有没有获取到数据都返回，如果没有数据那么一段时间后再调用recv看看，如此循环。B同学也用杯子装水，打开水龙头后发现没有水，它离开了，过一会他又拿着杯子来看看……在中间离开的这些时间里，B同学离开了装水现场(回到用户进程空间)，可以做他自己的事情。这就是非阻塞IO模型。但是它只有是检查无数据的时候是非阻塞的，在数据到达的时候依然要等待复制数据到用户空间(等着水将水杯装满)，因此它还是同步IO。
- IO复用模型
这里在调用recv前先调用select或者poll，这2个系统调用都可以在内核准备好数据(网络数据到达内核)时告知用户进程，这个时候再调用recv一定是有数据的。因此这一过程中它是阻塞于select或poll，而没有阻塞于recv，有人将非阻塞IO定义成在读写操作时没有阻塞于系统调用的IO操作(不包括数据从内核复制到用户空间时的阻塞，因为这相对于网络IO来说确实很短暂)，如果按这样理解，这种IO模型也能称之为非阻塞IO模型，但是按POSIX来看，它也是同步IO，那么也和楼上一样称之为同步非阻塞IO吧。
这种IO模型比较特别，分个段。因为它能同时监听多个文件描述符(fd)。这个时候C同学来装水，发现有一排水龙头，舍管阿姨告诉他这些水龙头都还没有水，等有水了告诉他。于是等啊等(select调用中)，过了一会阿姨告诉他有水了，但不知道是哪个水龙头有水，自己看吧。于是C同学一个个打开，往杯子里装水(recv)。这里再顺便说说鼎鼎大名的epoll(高性能的代名词啊)，epoll也属于IO复用模型，主要区别在于舍管阿姨会告诉C同学哪几个水龙头有水了，不需要一个个打开看(当然还有其它区别)。
- 信号驱动IO模型
通过调用sigaction注册信号函数，等内核数据准备好的时候系统中断当前程序，执行信号函数(在这里面调用recv)。D同学让舍管阿姨等有水的时候通知他(注册信号函数)，没多久D同学得知有水了，跑去装水。是不是很像异步IO？
很遗憾，它还是同步IO(省不了装水的时间啊)。
- 异步IO模型
调用aio_read，让内核等数据准备好，并且复制到用户进程空间后执行事先指定好的函数。E同学让舍管阿姨将杯子装满水后通知他。整个过程E同学都可以做别的事情(没有recv)，这才是真正的异步IO。
- 总结
一般来讲：阻塞IO模型、非阻塞IO模型、IO复用模型(select/poll/epoll)、信号驱动IO模型都属于同步IO，因为阶段2是阻塞的(尽管时间很短)。只有异步IO模型是符合POSIX异步IO操作含义的，不管在阶段1还是阶段2都可以干别的事。
- IO的拓展
其实整个IO过程再加上生成者就可以组建成生产消费模型。
那我们在看看进程与线程在操作系统中所处的地位：
那么为什么我们还要引入另一种更细小的程序（操作程序）的单位？
我们先看在定义生产与消费模型中，我们必须要做些什么
- 定义了生产者与消费者。
- 生产者生产数据，向同步队列当中插入数据。
- 消费者循环监听同步队列，当队列有数据时拉取数据。
- 如果队列满了（达到n个元素），生产者阻塞。
- 如果队列空了，消费者阻塞。
上面的方法正确地实现了生产者/消费者模式，但是却并不是一个高性能的实现。
为什么性能不高呢？因为我们不可避免涉及了如下操作：
- 涉及到同步锁。
- 涉及到线程阻塞状态和可运行状态之间的切换。
- 涉及到线程上下文的切换。
同时因为GIL锁的存在，python是无法做到几个线程在一个CPU单核中“异步“并发。
所以往往python高并编程中，协程是不可缺少的存在，那我们就不得不学习一下协程。
了解协程
协程，英文Coroutines、又称微线程，纤程，是一种比线程更加轻量级的存在。
正如一个进程可以拥有多个线程一样，一个线程也可以拥有多个协程，所以可以实现单线程下的并发，
特点如下：
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）
python中异步IO发展史
Python 2 时代
官方并没有异步IO的支持，但是有几个第三方库通过事件或事件循环（Event Loop）实现了异步IO，它们是：
- twisted: 是事件驱动的网络库
- gevent: greenlet + libevent(后来是libev或libuv）。通过协程（greenlet）和事件循环库（libev，libuv）实现的gevent使用很广泛。
- tornado: 支持异步IO的web框架。自己实现了IOLOOP。
Python 3时代
异步io的好处在于避免的线程的开销和切换，而且我们都知道python其实是没有多线程的，只是通过底层线层锁实现的多线程。另一个好处在于避免io操作（包含网络传输）的堵塞时间。
Python 3.4 加入了asyncio 库，使得Python有了支持异步IO的官方库。这个库，底层是事件循环（EventLoop），上层是协程和任务。
asyncio可以实现单线程并发IO操作。如果仅用在客户端，发挥的威力不大。如果把asyncio用在服务器端，例如Web服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因此可以用单线程+coroutine实现多用户的高并发支持。
asyncio实现了TCP、UDP、SSL等协议，aiohttp则是基于asyncio实现的HTTP框架。
