引子

本節的主題是基于單線程來實現并發，即只用一個主線程（很明顯可利用的cpu只有一個）情況下實現并發，為此我們需要先回顧下并發的本質：切換+保存狀態

? ? cpu正在運行一個任務，會在兩種情況下切走去執行其他的任務（切換由操作系統強制控制），一種情況是該任務發生了阻塞，另外一種情況是該任務計算的時間過長或有一個優先級更高的程序替代了它

?

ps：在介紹進程理論時，提及進程的三種執行狀態，而線程才是執行單位，所以也可以將上圖理解為線程的三種狀態。

一：其中第二種情況并不能提升效率，只是為了讓cpu能夠雨露均沾，實現看起來所有任務都被“同時”執行的效果，如果多個任務都是純計算的，這種切換反而會降低效率。為此我們可以基于yield來驗證。yield本身就是一種在單線程下可以保存任務運行狀態的方法，我們來簡單復習一下：

1:yield 可以保存狀態，yield的狀態保存與操作系統的保存線程狀態很像，但是yield是代碼級別的控制，更輕量級 2:send可以把一個函數的結果傳給另一個函數，以此實現單線程內程序之間的切換

串行執行

import time def consumer(res):'''任務一 接受數據，處理數據:param res::return:'''pass def product():res=[]for i in range(10000000):res.append(i)return res start=time.time() # 串行執行 res=product() consumer(res) stop=time.time() print(stop-start) # # 基于yield import time def consumer():while True:x=yield# print(x) #若是打印就是從product那里傳給了consumerdef product():g=consumer()next(g)for i in range(100000):g.send(i)start=time.time() product() stop=time.time() print(stop-start)

二：第一種情況的切換。在任務一遇到io情況下，切到任務二去執行，這樣就可以利用任務一時阻塞的時間去執行任務二的計算，效率的提升就在于此。

import time
def consumer():
'''任務1:接收數據,處理數據'''
while True:
x=yield

def producer():
'''任務2:生產數據'''
g=consumer()
next(g)
for i in range(10000000):
g.send(i)
time.sleep(2)

start=time.time()
producer() #并發執行,但是任務producer遇到io就會阻塞住,并不會切到該線程內的其他任務去執行

stop=time.time()
print(stop-start)

yield并不能實現遇到io切換

?

?對于單線程下，我們不可避免程序中出現io操作，但如果我們能在自己的程序中（即用戶程序級別，而非操作系統級別）控制單線程下的多個任務能在一個任務遇到io阻塞時就切換到另外一個任務去計算，這樣就保證了該線程能夠最大限度地處于就緒態，即隨時都可以被cpu執行的狀態，相當于我們在用戶程序級別將自己的io操作最大限度地隱藏起來，從而可以迷惑操作系統，讓其看到：該線程好像是一直在計算，io比較少，從而更多的將cpu的執行權限分配給我們的線程。

　　?協程的本質就是在單線程下，由用戶自己控制一個任務遇到io阻塞了就切換另外一個任務去執行，以此來提升效率。為了實現它，我們需要找尋一種可以同時滿足以下條件的解決方案：

?

#1. 可以控制多個任務之間的切換，切換之前將任務的狀態保存下來，以便重新運行時，可以基于暫停的位置繼續執行。#2. 作為1的補充：可以檢測io操作，在遇到io操作的情況下才發生切換

?

二協程介紹

協程：是單線程下的并發，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine。一句話說明什么是線程：協程是一種用戶態的輕量級線程，即協程是由用戶程序自己控制調度的。
需要強調的是：

#1. python的線程屬于內核級別的，即由操作系統控制調度（如單線程遇到io或執行時間過長就會被迫交出cpu執行權限，切換其他線程運行） #2. 單線程內開啟協程，一旦遇到io，就會從應用程序級別（而非操作系統）控制切換，以此來提升效率（！！！非io操作的切換與效率無關）

對比操作系統控制線程的切換，用戶在單線程內控制協程的切換

優點如下：

1.協程的切換更小，屬于程序級別的切換，操作系統完全感覺不到，因而更加輕量級 2.單線程內就可以實現并發的效果，最大限度地利用cpu

缺點如下：

1。協程的本質就是單線程下，無法利用多核，可以是一個程序開啟多個進程，每個進程內開啟多個線程，每個線程內在開啟協程 2。協程指的是單個線程，因而一旦協程出現阻塞，將會阻塞整個線程。

總結協程特點：

必須在只有一個單線程里實現并發

修改共享數據不需加鎖

用戶程序里自己保存多個控制流的上下文棧

附加：一個協程遇到IO操作自動切換到其它協程（如何實現檢測IO，yield、greenlet都無法實現，就用到了gevent模塊（select機制））

?三 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時傳入參數，以后都不需要

單純的切換（在沒有io情況下或者沒有重復開辟內存空間的操作），反而會降低程序的執行速度

#順序執行 import time def f1():res=1for I in range(100000):res+=Idef f2():res=1for I in range(100000):res*=1 start=time。time() f1() f2() stop=time.time() print(stop-start)

# 切換 from greenlet import greenlet import time def f1():res=1for i in range(100000)res+=i g2。switch() def f2():res=1for I in range(100000)res*=Ig1.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只是提供了一種比generator更加便捷的切換方式，當切到一個任務執行時如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是沒有解決遇到IO自動切換來提升效率的問題。

單線程里的這20個任務的代碼通常會既有計算操作又有阻塞操作，我們完全可以在執行任務1時遇到阻塞，就利用阻塞的時間去執行任務2。。。。如此，才能提高效率，這就用到了Gevent模塊。

四 Gevent介紹

Gevent 是一個第三方庫，可以輕松通過gevent實現并發同步或異步編程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C擴展模塊形式接入Python的輕量級協程。 Greenlet全部運行在主程序操作系統進程的內部，但它們被協作式地調度。

用法：

g1=gevent.spawn(fund,1,2,3,x=4,y=5) 創建一個協程對象g1，spawn括號內第一個參數是函數名，如eat，后面可以有多個參數，可以是位置實參，都是傳給函數eat的 g2=gevent.spawn(fund) g1.join() #等待g1結束 g2.join()#等待g2結束 #或者上述兩步合作一步：gevent.joinall([g1,g2]) g1.value#拿到fund的返回值

遇到IO阻塞時會自動切換任務

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')

上列gevent.sleep(2)模擬的是gevent可以識別的IO阻塞，而time.sleep(2)或其他的阻塞，gevent是不能直接識別的需要用下面一行代碼，就可以識別了

from gevent import monkey：monkey.path_all()必須放到被補丁者的前面，如time，socket模塊之前或者我們干脆記憶成：要用gevent，需要將from gevent import monkey ：monkey.path_all()放到文件開頭

from gevent import monkey:monkey.path_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()print('play 2') g1=gevent.spawn(eat) g2=gevent.spawn(paly) gevent.joinall([g1,g2]) print('主')

我們可以用threading.current_thread().getName()來查看每個g1和g2，查看的結果為DummyThread-n，即假線程。

五 Gevent之同步與異步
Gevent之同步與異步

from gevent import spawn，joinall,monkey;monkey.path_all() import time def task(pid)time.sleep(0.5)print('task %s done '%pid)def synchronous():for I in range(10):task(i)def asynchronous():g=[spawn(task,i) for I in range(10)]joinall(g) if __name__=='__main__'print('synchronous')synchronous()print('asynchronous') #上面程序的重要部分是將task函數封裝到Greenlet內部線程的gevent.spawn。初始化的 greenlet列表存放在數組threads中，此數組被傳給gevent.joinall函數，后者阻塞當前流程，并執行所有給定的greenlet。執行流程知會所有greenlet執行后才會繼續向下走。

六 Gevent之應用舉例一

協程應用：爬蟲

from gevent import monkey; monkey.path_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('%s 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）)

七：Gevent之應用舉例二

通過gevent實現單線程下的socket并發（from gevent import monkey；monkey.path_all()）一定要放入導入socket模塊之前，否則gevent無法識別socket的阻塞

服務端：

from gevent import monkey；monkey.path_all() from socket import * import gevent #如果不想用monkey.path_all()打補丁，可以用gevent自帶的socket #from gevent import socket #s=socket.socket() def sever(sever_ip,port)s=socket(AF_INET,SOCK_STEAM)s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)s.bind ((sever_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'%(adds[0],adds[1]))conn.send(res.upper())except Exception as e:print(e)finally:conn.close() if __name__=='__main__'sever('127.0.0.1',8080)　

客戶端

#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng'from socket import *client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1',8080))while True:msg=input('>>: ').strip()if not msg:continueclient.send(msg.encode('utf-8'))msg=client.recv(1024)print(msg.decode('utf-8'))

多線程并發多個客戶端

from threading import Tread from socket import * import threading def client(sever_ip,port):c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字對象一定要加到函數內，即局部名稱空間內，放在函數外被所有線程共享，則大家共用一個套接字對象，那么客戶端端口。 c.connect((sever_ip,port))count=0while 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()

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/wuchenyu/p/8973561.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的编程之协程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。