协程

协程

协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。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。

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。
#2. 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

优点1: 协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显。

优点2: 不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行,那怎么利用多核CPU呢?最简单的方法是多进程+协程,既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能。

yield的简单实现-生产者消费者模型

import time

def consumer(name):
    print('ready to eat baozi')
    while True:
        baozi = yield
        print('%s has eated baozi%s'%(name,baozi))

def producter():
    c1 = consumer('goulognhui')
    c2 = consumer('mylove')
    r = c1.__next__()
    r2 = c2.__next__()
    n = 0
    while n<20:
        time.sleep(2)
        print('\033[32;1m[producter]\033[0m is making baozi%s and baozi%s'%(n,n+1))
        c1.send(n)
        c2.send(n+1)

        n+=2

if __name__ == '__main__':

    producter()

Greenlet

greenlet是一个用C实现的协程模块,相比与python自带的yield,它可以使你在任意函数之间随意切换,而不需把这个函数先声明为generator

from greenlet import greenlet
 
 
def test1():
    print(12)
    gr2.switch()
    print(34)
    gr2.switch()
 
 
def test2():
    print(56)
    gr1.switch()
    print(78)
 
 
gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()

Gevent

安装:pip3 install gevent

Gevent 是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程,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。

g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)创建一个协程对象g1,spawn括号内第一个参数是函数名,如eat,后面可以有多个参数,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

#或者上述两步合作一步:gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值
用法介绍
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('')
遇到io主动切换

上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了

from gevent import monkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面,如time,socket模块之前

或者说要用gevent,需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头

from gevent import monkey;monkey.patch_all()  # 导入模块之前 加入这句话

import gevent
import time
def eat():
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)
    print('eat food 2')

def play():
    print('play 1')
    time.sleep(1)
    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print('')
可识别所有io

我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2,查看的结果为DummyThread-n,即假线程

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import threading
import gevent
import time
def eat():
    print(threading.current_thread().getName())
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)
    print('eat food 2')

def play():
    print(threading.current_thread().getName())
    print('play 1')
    time.sleep(1)
    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print('')
查看threading.current_thread().getName()

Gevent之同步与异步

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()

import time
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    time.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)


def synchronous():  # 同步
    for i in range(10):
        task(i)

def asynchronous(): # 异步
    g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
    joinall(g_l)
    print('DONE')
    
if __name__ == '__main__':
    print('Synchronous:')
    synchronous()
    print('Asynchronous:')
    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任务。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。
from gevent import monkey;monkey.patch_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('%d 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))
协程应用:爬虫

Gevent解决socket(tcp)并发

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent
from socket import *


def server(ip_port):
    sk = socket()
    sk.bind(ip_port)
    sk.listen(5)
    try:
        while True:
            conn, addr = sk.accept()
            gevent.spawn(talk, conn, addr)
    finally:
        sk.close()


def talk(conn, addr):
    while True:
        try:
            print(conn.recv(1024).decode('utf-8'))
            msg_s = input('回答[%s: %s]客户:' % (addr[0], addr[1]))
            conn.send(msg_s.encode('utf-8'))
        except Exception as e:
            print(e)
            break
    conn.close()


if __name__ == '__main__':
    server(('127.0.0.1', 8080))
server
from socket import *

sk = socket()
sk.connect(('127.0.0.1', 8080))

try:
    while 1:
        msg = sk.recv(1024)
        print(msg)
        msg_s = input('>>>').encode('utf-8')
        sk.send(msg_s)
finally:
    sk.close()
client
from socket import *
from threading import Thread


def client(ip_port):
    sk = socket()
    sk.connect(ip_port)
    count = 1
    try:
        while 1:
            msg_s = input()
            sk.send(('%s说' % count + msg_s).encode('utf-8'))
            print(sk.recv(1024).decode('utf-8'))
            count += 1
    except Exception as e:
        print(e)
        sk.close()


for i in range(100):
    Thread(target=client, args=(('127.0.0.1', 8080),)).start()
利用多线程同时开启100个客户端

 

posted @ 2018-04-12 17:29  Mr.GLH  阅读(273)  评论(0)    收藏  举报
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