协程

引子：

之前我们学习了线程，进程的概念，了解了在操作系统中进程使资源分配的最小单位，线程使CPU调度的最小单位，按道理来说我们已经算是把CPU的利用率提高了很多了，但是我们无论使创建进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程，创建线程，以及管理他们之间的切换

我们知道线程是基于进程来实现的，那么基于线程来实现并发又成为一个新的课题，即只用一个主线程（很明显线程可利用的CPU只有一个），情况下实现并发，这样就可以节省创建线程所消耗的时间了

 

协程介绍

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。、

 

协程多与线程进行比较

1、一个线程可以多个协程，一个进程也可以单独拥有多个协程，这样python中则能使用多核CPU。

2、线程进程都是同步机制，而协程则是异步

3、协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态

需要强调的是：

#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

协程是轻型线程，线程是轻型进程，协程是线程开启就自动存在的

协程并不是实际存在的实体

它的本质就是一个线程的多个部分

比线程的单位更小——协程、纤程

它的本质就是一个线程的多个部分

在一个线程中可以开启很多协程

再执行程序的过程中，遇到IO操作就冻结当前位置的状态，然后去执行其他的任务，在执行其他任务过程中，会不断的检测上一个冻结的任务是否IO结束，如果IO结束了就继续从冻结的位置开始执行。

 

 

 

一个线程不会遇到阻塞，一直在使用CPU

多个线程---只能有一个线程使用CPU

协程比线程之间的切换和线程的创建销毁所花费的时间，空间开销都要小的多

 

 

总结协程的特点：

1、必须在只有一个单线程里实现并发

2、修改享性数据不需要加锁

3、用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈

4、附加、一个协程遇到IO操作自动切换到其他协程（如何实现检测IO，yield，Greenleaf都无法实现 就用到了gevent模块（select机制））

 

 

Greenlet模块

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的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作），反而会降低程序的执行速度

 

#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

 

greenlet只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式，当切到一个任务执行时如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。

单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作，我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此，才能提高效率，这就用到了Gevent模块。

 

 

Gevent模块

 

安装：pip3 install gevent

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。

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