并发编程之协程

一、单线程实现并发

　　协程是基于单线程来实现并发，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。并发的本质：切换 + 保存状态

　　cpu在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行 其他任务（切换有操作系统强制控制），一中情况是该任务发生了阻塞，另一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序代替了它。

 进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以可以将上图理解为线程的三种状态。

　　1、其中第二种情况不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有的任务都被“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

　　　　（1）、yield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

　　　　（2）、send可以把一个函数的结果传给另一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换

#单纯的切换反而会降低运行效率

''' 
1、协程
    单线程实现并发
    在应用程序里控制多个任务的切换 + 保存状态
    优点：
        应用程序级别速度要远远高于操作系统的切换
    缺点:
        多个任务一旦有一个阻塞没有切，整个线程都阻塞在原地
        该线程内的其他的任务都不能执行了

        一旦引入协程，就需要检测单线程下的所有的IO行为。
        实现遇到IO就切换，少一个都不行，以为一旦有个任务阻塞了，整个线程就阻塞了
        其他的任务即便是可以计算，但是也无法运行了

2、协程的目的：
    想要在单线程下实现并发
    并发指的是多个任务看起来是同时运行的。
    并发 = 切换 + 保存状态

'''

#串行执行
import time
def func1():
    for i in range(100000):
        i + 1

def func2():
    for i in range(100000):
        i + 1

start = time.time()
func1()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start)

# 结果
0.00894308090209961


#基于yield并发执行
import time
def func1():
    while 1:
        yield
def func2():
    g = func1()
    for i in range(100000):
        i + 1
        next(g)
start = time.time()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start)

# 结果:
0.012999296188354492

 

　　2、第二种情况的切换，在任务遇到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不能检测IO，实现遇到IO自动切换

import time
def func1():
    while True:
        print("func1")
        yield
def func2():
    g = func1()
    for i in range(3):
        i + 1
        next(g)
        time.sleep(3)
        print("func2")
start = time.time()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start)  #计算用了多少时间

# 结果：
func1
func2
func1
func2
func1
func2
9.00122332572937

 

 　　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阻塞时就能切换到另一个任务去计算，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操作最大限度的隐藏起来，从而可以迷惑操作系统，让其看到：该线程好像时一直在计算，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阻塞了就切换另一个任务区执行，以此来提升效率，为了实现它，我们需要寻找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。

　　　　（2）、可以检测IO操作，在遇到IO操作的情况才发生切换

 

二、协程

　　1、协程（Coroutine）：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。协程是一种用户状态下的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。

　　　　（1）、python的线程属于内核级别，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）

　　2、对比操作系统控制线程的切换，用户在单用户线程内控制协程的切换的优缺点：

　　　　（1）、优点：

　　　　　　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

　　　　　　单线程内就可以实现并发的效果，最大限度的利用cpu

　　　　（2）、缺点：

　　　　　　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

　　　　　　协程是指的单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程

　　3、协程的特点：

　　　　（1）、必须在只有单线程里实现并发

　　　　（2）、修改共享数据不需加锁

　　　　（3）、用户程序里自己保存多个控制流程的上下文栈

　　　　（4）、一个协程遇到IO操作自动切换到其他协程（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

　　如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send......非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换

　　1、安装

　　　　pip3 install greenlet

from greenlet import greenlet

def eat(name):
    print("%s eat 1" %name)
    g2.switch("张无忌")
    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("周芷若")  #可以在第一次switch时传入参数,以后都不需要

　　2、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(1000000):
        res += 1

def f2():
    res = 1
    for i in range(1000000):
        res *= i

start = time.time()
f1()
f2()
stop = time.time()
print('run time is %s' %(stop - start))  # run time is 0.07779192924499512


#切换
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
    res = 1
    for i in range(100000000):
        res += 1
        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))  #run time is 44.77024960517883

　　greenlet只是提供了一种比genrator更加便捷的切换方式，当切到一个任务执行时，如果遇到IO，那就原地阻塞，仍然时没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。

　　单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作，我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间 去执行任务2......如此，才能提高效率，这样就用到了Gevent模块。

四、Gevent介绍

　　1、安装：

　　　　pip3 install gevent

　　2、Gevent是一个第三方库，可以轻松的通过个vent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到主要模式是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，但他们被协作式的调度。

#用法：

import gevent
g1 = gevent.spawn(func,1,2,3,x=4,y=5)#创建一个协程对象,g1,spawn括号内的第一个参数是函数名,如eat,后面可以是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
#或者将上面两步合并成一步:gevent.joinall([g1,g2])
g1.value  #拿到func1的返回值

 

 

五、Gevent之同步与异步

六、Gevent的应用一

七、Gevent的应用二