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何為協程

協程，又稱微線程。英文名Coroutine。

協程最大的優勢就是協程極高的執行效率。因為子程序切換不是線程切換，而是由程序自身控制，因此，沒有線程切換的開銷，和多線程比，線程數量越多，協程的性能優勢就越明顯。

第二大優勢就是不需要多線程的鎖機制，因為只有一個線程，也不存在同時寫變量沖突，在協程中控制共享資源不加鎖，只需要判斷狀態就好了，所以執行效率比多線程高很多。

因為協程是一個線程執行，那怎么利用多核CPU呢？最簡單的方法是多進程+協程，既充分利用多核，又充分發揮協程的高效率，可獲得極高的性能。后續會就這一塊單獨開寫一篇協程+多進程的測試文章。

Python對協程的支持還非常有限，用在generator中的yield可以一定程度上實現協程。雖然支持不完全，但已經可以發揮相當大的威力了。

使用生成器的例子

傳統的生產者-消費者模型是一個線程寫消息，一個線程取消息，通過鎖機制控制隊列和等待，但一不小心就可能死鎖。

如果改用協程，生產者生產消息后，直接通過yield跳轉到消費者開始執行，待消費者執行完畢后，切換回生產者繼續生產，效率極高：

import timedef consumer():r = ''while True:n = yield rif not n:returnprint('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)time.sleep(1)r = '200 OK'def produce(c):c.next()n = 0while n < 5:n = n + 1print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)r = c.send(n)print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)c.close()if __name__=='__main__':c = consumer()produce(c)

運行結果

[PRODUCER] Producing 1... [CONSUMER] Consuming 1... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 2... [CONSUMER] Consuming 2... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 3... [CONSUMER] Consuming 3... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 4... [CONSUMER] Consuming 4... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 5... [CONSUMER] Consuming 5... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK

注意到consumer函數是一個generator（生成器），把一個consumer傳入produce后：

首先調用c.next()啟動生成器；

然后，一旦生產了東西，通過c.send(n)切換到consumer執行；

consumer通過yield拿到消息，處理，又通過yield把結果傳回；

produce拿到consumer處理的結果，繼續生產下一條消息；

produce決定不生產了，通過c.close()關閉consumer，整個過程結束。

整個流程無鎖，由一個線程執行，produce和consumer協作完成任務，所以稱為“協程”，而非線程的搶占式多任務。

使用gevent模塊

Python通過yield提供了對協程的基本支持，但是不完全。而第三方的gevent為Python提供了比較完善的協程支持。

gevent是第三方庫，通過greenlet實現協程，其基本思想是：

當一個greenlet遇到IO操作時，比如訪問網絡，就自動切換到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在適當的時候切換回來繼續執行。由于IO操作非常耗時，經常使程序處于等待狀態，有了gevent為我們自動切換協程，就保證總有greenlet在運行，而不是等待IO。

由于切換是在IO操作時自動完成，所以gevent需要修改Python自帶的一些標準庫，這一過程在啟動時通過monkey patch完成：

import geventdef f(n):for i in range(n):print gevent.getcurrent(), ig1 = gevent.spawn(f, 5) g2 = gevent.spawn(f, 5) g3 = gevent.spawn(f, 5) g1.join() g2.join() g3.join() <Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 0 <Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 1 <Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 2 <Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 3 <Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 4 <Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 0 <Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 1 <Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 2 <Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 3 <Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 4 <Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 0 <Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 1 <Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 2 <Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 3 <Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 4

可以看到，3個greenlet是依次運行而不是交替運行。

要讓greenlet交替運行，可以通過gevent.sleep()交出控制權：

import gevent import randomdef f(n):for i in range(n):print gevent.getcurrent(), igevent.sleep(random.randint(0,4))g1 = gevent.spawn(f, 3) g2 = gevent.spawn(f, 3) g3 = gevent.spawn(f, 3) g1.join() g2.join() g3.join()　

運行結果

<Greenlet at 0x2682c48L: func(3)> 0 <Greenlet at 0x2682e48L: func(3)> 0 <Greenlet at 0x29d9548L: func(3)> 0 <Greenlet at 0x2682c48L: func(3)> 1 <Greenlet at 0x29d9548L: func(3)> 1 <Greenlet at 0x29d9548L: func(3)> 2 <Greenlet at 0x2682c48L: func(3)> 2 <Greenlet at 0x2682e48L: func(3)> 1 <Greenlet at 0x2682e48L: func(3)> 2

3個greenlet交替運行，

把循環次數改為500000，讓它們的運行時間長一點，然后在操作系統的進程管理器中看，線程數只有1個。

當然，實際代碼里，我們不會用gevent.sleep()去切換協程，而是在執行到IO操作時，gevent自動切換，代碼如下：

from gevent import monkey; monkey.patch_all()#有IO才做時需要這一句 import gevent import urllib2def f(url):print('GET: %s' % url)resp = urllib2.urlopen(url)data = resp.read()print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))gevent.joinall([gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),gevent.spawn(f, 'https://github.com/'), ])　 GET: https://www.python.org/ GET: https://www.yahoo.com/ GET: https://github.com/ 45661 bytes received from https://www.python.org/. 14823 bytes received from https://github.com/. 304034 bytes received from https://www.yahoo.com/.

從結果看，3個網絡操作是并發執行的，而且結束順序不同，但只有一個線程。

小結

使用gevent，可以獲得極高的并發性能，但gevent只能在Unix/Linux下運行，在Windows下不保證正常安裝和運行，在windows下需要安裝第三方編譯好的包，或者自行編譯。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python的gevent协程及协程概念的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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