并发编程之Greenlet模块

Greenlet模块

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。

安装：

pip install greenlet

使用：

from greenlet import greenlet

def 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('xiao')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

单纯切换降低效率

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

# 顺序执行
import time


def f1():
    res = 1
    for i in range(100000000):
        res += i


def f2():
    res = 1
    for i in range(100000000):
        res *= i


start = time.time()
f1()
f2()
stop = time.time()
print('run time is %s' % (stop - start))
# run time is 3.5635316371917725

切换执行

from greenlet import greenlet
import time


def f1():
    res = 1
    for i in range(100000000):
        res += i
        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 27.30641794204712

总结

• greenlet只是提供了一种比generator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，仍然是没有解决遇到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，这就用到了Gevent模块。