协程及Python中的协程

1 协程

1.1协程的概念

  协程,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。(其实并没有说明白~)

  我觉得单说协程,比较抽象,如果对线程有一定了解的话,应该就比较好理解了。

  那么这么来理解协程比较容易:

  线程是系统级别的,它们是由操作系统调度;协程是程序级别的,由程序员根据需要自己调度。我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序,那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序,这就是协程。也就是说同一线程下的一段代码<1>执行着执行着就可以中断,然后跳去执行另一段代码,当再次回来执行代码块<1>的时候,接着从之前中断的地方开始执行。

  比较专业的理解是:

  协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此:协程能保留上一次调用时的状态(即所有局部状态的一个特定组合),每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

1.2 协程的优缺点

协程的优点:

  (1)无需线程上下文切换的开销,协程避免了无意义的调度,由此可以提高性能(但也因此,程序员必须自己承担调度的责任,同时,协程也失去了标准线程使用多CPU的能力)

  (2)无需原子操作锁定及同步的开销

  (3)方便切换控制流,简化编程模型

  (4)高并发+高扩展性+低成本:一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

协程的缺点:

  (1)无法利用多核资源:协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要,除非是cpu密集型应用。

  (2)进行阻塞(Blocking)操作(如IO时)会阻塞掉整个程序

 

2 Python中如何实现协程

2.1 yield实现协程  

  前文所述“子程序(函数)在执行过程中可以中断去执行别的子程序;别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序”,那么很容易想到Python的yield,显然yield是可以实现这种切换的。

使用yield实现协程操作例子:

 1 #! /usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 # Author: "Zing-p"
 4 # Date: 2017/5/12
 5 
 6 
 7 def consumer(name):
 8     print("要开始啃骨头了...")
 9     while True:
10         print("\033[31;1m[consumer] %s\033[0m " % name)
11         bone = yield
12         print("[%s] 正在啃骨头 %s" % (name, bone))
13 
14 
15 def producer(obj1, obj2):
16     obj1.send(None)    # 启动obj1这个生成器,第一次必须用None  <==> obj1.__next__()
17     obj2.send(None)    # 启动obj2这个生成器,第一次必须用None  <==> obj2.__next__()
18     n = 0
19     while n < 5:
20         n += 1
21         print("\033[32;1m[producer]\033[0m 正在生产骨头 %s" % n)
22         obj1.send(n)
23         obj2.send(n)
24 
25 
26 if __name__ == '__main__':
27     con1 = consumer("消费者A")
28     con2 = consumer("消费者B")
29     producer(con1, con2)

运行的结果:

2.2 greenlet实现协程

  Python的 greenlet就相当于手动切换,去执行别的子程序,在“别的子程序”中又主动切换回来。。。

greenlet协程例子:
 1 #! /usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 
 4 from greenlet import greenlet
 5 # greenlet 其实就是手动切换;gevent是对greenlet的封装,可以实现自动切换
 6 
 7 def test1():
 8     print("123")
 9     gr2.switch()   # 切换去执行test2
10     print("456")
11     gr2.switch()   # 切换回test2之前执行到的位置,接着执行
12 
13 def test2():    
14     print("789")
15     gr1.switch()   # 切换回test1之前执行到的位置,接着执行
16     print("666")
17 
18 
19 gr1 = greenlet(test1)   # 启动一个协程 注意test1不要加()
20 gr2 = greenlet(test2)   #
21 gr1.switch()

2.3  gevent 实现协程

  Gevent 是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现协程程,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。

  gevent会主动识别程序内部的IO操作,当子程序遇到IO后,切换到别的子程序。如果所有的子程序都进入IO,则阻塞。

协程之gevent例子:

 1 #! /usr/bin/env python3
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 
 4 import gevent
 5 
 6 def func1():
 7     print("func1 running")
 8     gevent.sleep(2)             # 内部函数实现io操作
 9     print("switch func1")
10 
11 def func2():
12     print("func2 running")
13     gevent.sleep(1)
14     print("switch func2")
15 
16 def func3():
17     print("func3  running")
18     gevent.sleep(0)
19     print("func3 done..")
20 
21 gevent.joinall([gevent.spawn(func1),
22                 gevent.spawn(func2),
23                 gevent.spawn(func3),
24                 ])

同步与异步性能区别:

 1 import gevent
 2  
 3 def task(pid):
 4     """
 5     Some non-deterministic task
 6     """
 7     gevent.sleep(0.5)
 8     print('Task %s done' % pid)
 9  
10 def synchronous():
11     for i in range(1,10):
12         task(i)
13  
14 def asynchronous():
15     threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
16     gevent.joinall(threads)
17  
18 print('Synchronous:')
19 synchronous()
20  
21 print('Asynchronous:')
22 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。

遇到Io阻塞时会切换任务之【爬虫版】

 1 #! /usr/bin/env python3
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 
 4 from urllib import request
 5 import gevent,time
 6 from gevent import monkey
 7 
 8 monkey.patch_all()    # 把当前程序中的所有io操作都做上标记
 9 
10 def spider(url):
11     print("GET:%s" % url)
12     resp = request.urlopen(url)
13     data = resp.read()
14     print("%s bytes received from %s.." % (len(data), url))
15 
16 urls = [
17     "https://www.python.org/",
18     "https://www.yahoo.com/",
19     "https://github.com/"
20 ]
21 
22 start_time = time.time()
23 for url in urls:
24     spider(url)
25 print("同步耗时:",time.time() - start_time)
26 
27 async_time_start = time.time()
28 gevent.joinall([
29     gevent.spawn(spider,"https://www.python.org/"),
30     gevent.spawn(spider,"https://www.yahoo.com/"),
31     gevent.spawn(spider,"https://github.com/"),
32 ])
33 print("异步耗时:",time.time() - async_time_start)
34 
35 # 最好爬国外网站吧

通过gevent实现【单线程】下的多socket并发

server端:

 1 import sys
 2 import socket
 3 import time
 4 import gevent
 5  
 6 from gevent import socket,monkey
 7 monkey.patch_all()
 8  
10 def server(port):
11     s = socket.socket()
12     s.bind(('0.0.0.0', port))
13     s.listen(500)
14     while True:
15         cli, addr = s.accept()
16         gevent.spawn(handle_request, cli)
17  
19 def handle_request(conn):
20     try:
21         while True:
22             data = conn.recv(1024)
23             print("recv:", data)
24             conn.send(data)
25             if not data:
26                 conn.shutdown(socket.SHUT_WR)
27  
28     except Exception as  ex:
29         print(ex)
30     finally:
31         conn.close()
32 if __name__ == '__main__':
33     server(9999)

client端:

 1 import socket
 2  
 3 HOST = 'localhost'    # The remote host
 4 PORT = 9999         # The same port as used by the server
 5 s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
 6 s.connect((HOST, PORT))
 7 while True:
 8     msg = bytes(input(">>:"),encoding="utf8")
 9     s.sendall(msg)
10     data = s.recv(1024)
11     #print(data)
12  
13     print('Received', repr(data))
14 s.close()

  觉得将就点个赞~~

posted @ 2016-09-27 09:52  ZingpLiu  阅读(18306)  评论(2编辑  收藏  举报
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