python -- 异步编程 - 协程

我们在生产中，常用的处理任务模型有三种：
　　单线程
　　多线程
　　异步（单线程内，串行，特点是遇到阻塞(或IO之类的)就切换到其他任务）

其中一般如果都符合要求，那么异步是最好的选择。
　　单线程：遇到阻塞整个程序都等待
　　多线程：以空间换取时间，且有时候伴随着数据安全问题(通常加锁来处理)
　　异步：在单个线程内，且是串行执行，但是一旦遇到阻塞(IO之类的)，就会切换到线程内的其他任务(把IO操作交给操作系统处理)

当我们面对如下的环境时，事件驱动模型(异步模型)通常是一个好的选择(and)：
　　1、程序中有许多任务
　　2、任务之间高度独立（因此它们不需要互相通信，或者等待彼此）
　　3、在等待事件到来时，某些任务会阻塞。

常用的异步IO模型：select、poll、Epoll    (windows下只支持select)
nginx就是Epoll模型实现的。单线程，多进程(为了利用多核，单线程只能跑在单个cup核心上)

前面我们说了多线程与多进程，总结其特点就是：

　　单线程串行执行，遇到IO就阻塞，效率低。

　　多线程并发执行，遇到IO就切换(用空间换取执行时间)，效率上去了，但是耗费资源，操作复杂。

针对以上问题，出现了一种新的替代品，协程。

协程　　

　　协程又名微线程，纤程。协程是一种用户态的轻量级线程(协程由用户切换，线程由cpu时间片控制切换)协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：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。跟yield过程差不多

协程的定义标准：
　　1、必须在一个单线程里面实现并发
　　2、修改共享数据不需要加锁(因为协程是串行的)
　　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(阻塞也一样)就自动切换到其他协程

协程的好处：
　　1、无需线程上下文切换的开销
　　2、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。

　　3、方便切换控制流，简化编程模型
　　4、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：
　　1、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。
　　2、进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

 

协程例子

　　1、用yield实现协程操作的例子：

import time

def consumer(name):
    print("\033[32;1m ---> starting eating baozi... \033[0m")
    while True:
        new_baozi = yield
        print("[%s] is eating baozi %s " %(name,new_baozi))
        # time.sleep(1)  #在yield里面并没有实现阻塞切换

def producer():
    c = con1.__next__()
    c = con2.__next__()
    n = 0
    while n < 5:
        n += 1
        print("\033[32;1m [producer]\033[0m is making baozi %s " % n)
        con1.send(n)
        con2.send(n)     #用send可以想yield发送数据

if __name__ == '__main__':
    con1 = consumer('c1')
    con2 = consumer('c2')
    p = producer()

　　执行结果

 ---> starting eating baozi... 
 ---> starting eating baozi... 
 [producer] is making baozi 1 
[c1] is eating baozi 1 
[c2] is eating baozi 1 
 [producer] is making baozi 2 
[c1] is eating baozi 2 
[c2] is eating baozi 2 
 [producer] is making baozi 3 
[c1] is eating baozi 3 
[c2] is eating baozi 3 
 [producer] is making baozi 4 
[c1] is eating baozi 4 
[c2] is eating baozi 4 
 [producer] is making baozi 5 
[c1] is eating baozi 5 
[c2] is eating baozi 5 

 

2、使用gevent实现协程

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import gevent
import time

def func1():
    print("\033[32;1m func1函数的第1部分... \033[0m")
    gevent.sleep(2)
    # time.sleep(2)   #用time.sleep(2)是不行的
    print("\033[32;1m func1函数的第2部分... \033[0m")

def func2():
    print("\033[31;1m func2函数的第1部分... \033[0m")
    gevent.sleep(1)
    # time.sleep(1)
    print("\033[31;1m func2函数的第2部分... \033[0m")

def func3():
    print("\033[34;1m func3函数的第1部分... \033[0m")
    gevent.sleep(3)
    # time.sleep(3)
    print("\033[34;1m func3函数的第2部分... \033[0m")


if __name__ == '__main__':
    gevent.joinall([
        gevent.spawn(func1),
        gevent.spawn(func2),
        gevent.spawn(func3),
    ])

　　执行结果

 func1函数的第1部分... 
 func2函数的第1部分... 
 func3函数的第1部分... 
 func2函数的第2部分... 
 func1函数的第2部分... 
 func3函数的第2部分... 

 

3、协程结合urllib模块爬网站

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from gevent import monkey
monkey.patch_all()  #遇到阻塞就切换全靠它(作用：把要用到的接口全部变为非阻塞模式)

import gevent
from urllib.request import urlopen

def f(url):
    print("GET: %s " %url)
    resp = urlopen(url)
    data = resp.read()
    print("%s bytes received from %s " %(len(data),url))

if __name__ == '__main__':
    gevent.joinall([
        gevent.spawn(f, 'http://www.cdu.edu.cn/'),
        gevent.spawn(f,'https://www.python.org/'),
        gevent.spawn(f,'https://www.jd.com/'),
        gevent.spawn(f,'https://www.vip.com/')
    ])

　　执行结果

GET: http://www.cdu.edu.cn/ 
GET: https://www.python.org/ 
GET: https://www.jd.com/ 
GET: https://www.vip.com/ 
137584 bytes received from https://www.jd.com/ 
69500 bytes received from https://www.vip.com/ 
47984 bytes received from http://www.cdu.edu.cn/ 
47695 bytes received from https://www.python.org/ 

Process finished with exit code 0

 

4、利用协程实现高并发服务器

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import gevent
import socket
from gevent import monkey; monkey.patch_all()

def server(port):
    s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
    s.bind(('0.0.0.0',port))
    s.listen(5000)

    while True:
        # print("\033[32;1m server is waiting... \033[0m")
        print(" server is waiting... ")
        conn, addr = s.accept()
        gevent.spawn(handle_request,conn)

def handle_request(conn):
    try:
        while True:
            data = conn.recv(1024)
            print("recvied:",data.decode('utf8'))
            conn.send(data)
            if not data:
                conn.shutdown(socket.SHUT_WR)

    except Exception as ex:
        print(ex)

    finally:
        conn.close()


if __name__ == '__main__':
    server(9999)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import socket
import threading

def run(n):
    '''这里是启动多线程，然后每个线程死循环发包给服务器，测试协程服务器的高并发和稳定性'''
    while True:
        # msg = input(">>:").strip()
        # if len(msg) == 0:continue
        # if msg == 'q':break
        msg = 'hello %s' %n
        sk.send(bytes(msg,'utf8'))
        data = sk.recv(1024)
        print("Received:",data.decode('utf8'))

    sk.close()

if __name__ == '__main__':
    IP_Port = ('127.0.0.1', 9999)
    sk = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    sk.connect(IP_Port)

    thread_list = []
    for i in range(2000):
        t = threading.Thread(target=run,args=[i,])
        t.start()
        thread_list.append(t)

    for thread in thread_list:
        thread.join()