python基础(35):协程（python实现协程）

阅读目录(Content)

1. 前言

2. 协程

3. Greenlet模块

4. Gevent模块

5. Gevent的同步和异步

6. Gevent之应用举例

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1. 前言

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。

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：

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

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：

#串行执行

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

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：

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。

1.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。

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2. 协程

协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是协程：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））

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3. Greenlet模块

安装 ：pip3 install greenlet

greenlet实现状态切换：

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。

效率对比：

#顺序执行

import time

def f1():

res

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