正文
python并开发编程之协程
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一 引出协成
并发的本质是：切换+保存状态
CPU在运行行一个任务时，会在两种情况下切走去执行其他任务，一是该任务发生了阻塞，二是运行该任务的时间过长
yeild可以保存状态，yeild状态保存与操作系统很像
send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，从而实现单线程内程序之间的切换
#串行执行
import time
def consumer(res):
'''任务1:接收数据,处理数据'''
passdef producer():
'''任务2:生产数据'''
res=[]
for i in range(10000000):
res.append(i)
return resstart=time.time()
#串行执行
res=producer()
consumer(res)
stop=time.time()
print(stop-start) #1.5536692142486572#基于yield并发执行
import time
def consumer():
'''任务1:接收数据,处理数据'''
while True:
x=yielddef 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
单纯地切换反而会降低运行效率
import time
def consumer():
'''任务1:接收数据,处理数据'''
while True:
x=yielddef 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)
yield并不能实现遇到io切换
总结：
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（重新运行时，可以基于暂停的位置继续）
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
二 协程介绍
协成：单线程下的并发，简称微线程，协成是一种用户态轻量级的线程，即协成是由用户程序自己控制的
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））
三 Greenlet
安装 pip3 install greenlet
from greenlet import greenletdef 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+=idef f2():
res=1
for i in range(100000000):
res*=istart=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
四 Gevent介绍
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
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
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')
从而引出要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent,time
def eat():
print('eat h111ing')
time.sleep(2)
print('eat h222ing')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')
五 Gevent之同步与异步
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():
for i in range(10):
task(i)def asynchronous():
g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
joinall(g_l)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。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。
六 Gevent之应用举例一
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import requests
import timedef 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))
协程应用：爬虫
七 Gevent之应用举例二
通过gevent实现单线程下的socket并发（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）
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)
服务端 服务端
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'))
客户端
from threading import Thread
from socket import *
import threadingdef 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()
多线程并发多个客户端
