49.协程
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是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多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。
随着我们对于效率的追求不断提高，基于单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进程所消耗的时间。
为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态
cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长
如图所示：
在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态
一：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。
为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下：
1.yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级
2.send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换
单纯地切换反而会降低运行效率
1.串行执行
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 import time def consumer(res): '''任务1:接收数据,处理数据''' pass def producer(): '''任务2:生产数据''' res=[] for i in range(10000000): res.append(i) return res start=time.time() #串行执行 res=producer() consumer(res) #写成consumer(producer())会降低执行效率 stop=time.time() print(stop-start) #1.5536692142486572
#基于yield并发执行
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 import time def consumer(): '''任务1:接收数据,处理数据''' while True: x=yield def producer(): '''任务2:生产数据''' g=consumer() next(g) for i in range(10000000): g.send(i) start=time.time() #基于yield保存状态,实现两个任务直接来回切换,即并发的效果 #PS:如果每个任务中都加上打印,那么明显地看到两个任务的打印是你一次我一次,即并发执行的. producer() stop=time.time() print(stop-start) #2.0272178649902344
二：第一种情况的切换。在任务一遇到io情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算，效率的提升就在于此。
yield无法做到遇到io阻塞
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 import time def consumer(): '''任务1:接收数据,处理数据''' while True: x=yield def producer(): '''任务2:生产数据''' g=consumer() next(g) for i in range(10000000): g.send(i) time.sleep(2) start=time.time() producer() #并发执行,但是任务producer遇到io就会阻塞住,并不会切到该线程内的其他任务去执行 stop=time.time() print(stop-start)
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。
协程的本质就是在单线程下，由用户自己控制一个任务遇到io阻塞了就切换另外一个任务去执行，以此来提升效率。为了实现它，我们需要找寻一种可以同时满足以下条件的解决方案：
1. 可以控制多个任务之间的切换，切换之前将任务的状态保存下来，以便重新运行时，可以基于暂停的位置继续执行。
2. 作为1的补充：可以检测io操作，在遇到io操作的情况下才发生切换
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。
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
总结协程特点：
必须在只有一个单线程里实现并发
修改共享数据不需加锁
用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
附加：一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程（如何实现检测IO，yield、greenlet都无法实现，就用到了gevent模块（select机制））
Greenlet模块
如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换
为了更好使用协程来完成多任务，python中的greenlet模块对其封装，从而使得切换任务变的更加简单
greenlet实现状态切换
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 #pip3 install greenlet 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 """ egon eat 1 egon play 1 egon eat 2 egon play 2 """
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
效率对比:
#顺序执行
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 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 """ run time is 23.480579137802124 """
#切换
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 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 """ run time is 129.23824191093445 """
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。
用法介绍
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
遇到IO阻塞时会自动切换任务
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 import gevent def eat(name): print('%s eat 1' %name) gevent.sleep(2) print('%s eat 2' %name) def play(name): print('%s play 1' %name) gevent.sleep(1) print('%s play 2' %name) g1=gevent.spawn(eat,'egon') g2=gevent.spawn(play,name='egon') g1.join() g2.join() #或者gevent.joinall([g1,g2]) print('主') """ egon eat 1 egon play 1 egon play 2 egon eat 2 主 """
上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了
from gevent import monkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面，如time，socket模块之前
或者我们干脆记忆成：要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 from gevent import monkey;monkey.patch_all() import gevent import time def eat(): print('eat food 1') time.sleep(2) print('eat food 2') def play(): print('play 1') time.sleep(1) print('play 2') g1=gevent.spawn(eat) g2=gevent.spawn(play) gevent.joinall([g1,g2]) print('主') """ eat food 1 play 1 play 2 eat food 2 主 """
我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2，查看的结果为DummyThread-n，即假线程
查看threading.current_thread().getName():
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 from gevent import monkey;monkey.patch_all() import threading import gevent import time def eat(): print(threading.current_thread().getName()) print('eat food 1') time.sleep(2) print('eat food 2') def play(): print(threading.current_thread().getName()) print('play 1') time.sleep(1) print('play 2') g1=gevent.spawn(eat) g2=gevent.spawn(play) gevent.joinall([g1,g2]) print('主') """ DummyThread-1 eat food 1 DummyThread-2 play 1 play 2 eat food 2 主 """
Gevent之同步与异步
例子：
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 from gevent import spawn, joinall, monkey; monkey.patch_all() import time def task(pid): """ Some non-deterministic task """ time.sleep(0.5) print('Task %s done' % pid) def synchronous(): # 同步 for i in range(10): task(i) def asynchronous(): # 异步 g_l = [spawn(task, i) for i in range(10)] joinall(g_l) print('DONE') if __name__ == '__main__': print('Synchronous:') synchronous() print('Asynchronous:') asynchronous() # 上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。 # 初始化的greenlet列表存放在数组threads中，此数组被传给gevent.joinall 函数， # 后者阻塞当前流程，并执行所有给定的greenlet任务。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。 """ Synchronous: Task 0 done Task 1 done Task 2 done Task 3 done Task 4 done Task 5 done Task 6 done Task 7 done Task 8 done Task 9 done Asynchronous: Task 0 done Task 1 done Task 2 done Task 3 done Task 4 done Task 5 done Task 6 done Task 7 done Task 8 done Task 9 done DONE """
Gevent之应用举例一
协程应用：爬虫
# !/usr/bin/env python # coding:utf8 from gevent import monkey;monkey.patch_all() import gevent import requests import time def get_page(url): print('GET: %s' %url) response=requests.get(url) if response.status_code == 200: print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url)) start_time=time.time() gevent.joinall([ gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'), gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'), gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'), ]) stop_time=time.time() print('run time is %s' %(stop_time-start_time)) """ GET: https://www.python.org/ GET: https://www.yahoo.com/ GET: https://github.com/ 49071 bytes received from https://www.python.org/ 525892 bytes received from https://www.yahoo.com/ 87851 bytes received from https://github.com/ run time is 4.2175915241241455 """
Gevent之应用举例二
通过gevent实现单线程下的socket并发
注意 ：from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞
server端：
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from gevent import monkey;monkey.patch_all() from socket import * import gevent #如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket # from gevent import socket # s=socket.socket() def server(server_ip,port): s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) s.bind((server_ip,port)) s.listen(5) while True: conn,addr=s.accept() gevent.spawn(talk,conn,addr) def talk(conn,addr): try: while True: res=conn.recv(1024) print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res)) conn.send(res.upper()) except Exception as e: print(e) finally: conn.close() if __name__ == '__main__': server('127.0.0.1',8080)
client端：
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from socket import * client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1',8080)) while True: msg=input('>>: ').strip() if not msg:continue client.send(msg.encode('utf-8')) msg=client.recv(1024) print(msg.decode('utf-8'))
执行结果：
client端： C:\Python36\python3.exe G:/PycharmProject/test/test/cli.py >>: hello HELLO >>: world WORLD >>: server端： client 127.0.0.1:56627 msg: b'hello' client 127.0.0.1:56627 msg: b'world'
多线程并发多个客户端
from threading import Thread
from socket import *
import threading
def client(server_ip,port):
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内，放在函数外则被所有线程共享，则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口永远一样了
c.connect((server_ip,port))
count=0
while True:
c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))
msg=c.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))
count+=1
if __name__ == '__main__':
for i in range(500):
t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))
t.start()
参考：
https://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/8324673.html
