python大佬養成計劃----協程

svtter 發布于2019-07-30 18:03 / 2873人閱讀

摘要：協程，又稱微線程，纖程。最大的優勢就是協程極高的執行效率。生產者產出第條數據返回更新值更新消費者正在調用第條數據查看當前進行的線程函數中有，返回值為生成器庫實現協程通過提供了對協程的基本支持，但是不完全。

協程，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine
協程看上去也是子程序，但執行過程中，在子程序內部可中斷，然后轉而執行別的子程序，在適當的時候再返回來接著執行。

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。

yield實現協程

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。

import threading
import time
def producer(c):
    c.__next__()
    n=0
    while n<5:
        n+=1
        print("[生產者]產出第%s條數據" %(n))
        res = c.send(n)
        print("[返回]:%s" %(res))
def consumer():
    r="sheenstar"
    while True:
        # 更新r值: r = "This is ok!", c.__next__()
        # n= yield r --> c.send(n) --> n更新
        n = yield r
        if not n:
            break
        print("[消費者]正在調用第%s條數據" %(n))
        time.sleep(1)
        r = "This is ok!"

if __name__=="__main__":
    print(threading.current_thread())   
    print(threading.active_count())     #查看當前進行的線程
    c = consumer()
    producer(c)     #函數中有yield， 返回值為生成器;
    print(threading.active_count()) #1

gevent庫實現協程

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。

假設多協程執行的任務， 沒有IO操作或者等待， 那么協程間是依次運行， 而不是交替運行;
假設多協程執行的任務， IO操作或者等待， 那么協程間是交替運行;

#沒有等待
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
def job(n):
    for i in range(n):
        print(gevent.getcurrent(),i)

def mian():
    g1 = gevent.spawn(job,1)
    g2 = gevent.spawn(job,2)
    g3 = gevent.spawn(job,3)
    gevent.joinall([g1,g2,g3])
    print("協程執行任務結束...")

if __name__=="__main__":
    mian()

"""
#有等待
import time
from gevent import  monkey
monkey.patch_all()

import  gevent
def job(n):
    for i in range(n):
        print(gevent.getcurrent(), i)
        time.sleep(1)

def main1():
    # 創建三個協程， 并讓該協程執行job任務
    g1 = gevent.spawn(job, 2)
    g2 = gevent.spawn(job, 3)
    g3 = gevent.spawn(job, 2)
    # 等待所有的協程執行結束， 再執行主程序；
    gevent.joinall([g1, g2, g3])
    print("任務執行結束.....")

main1()

協程與線程

做一個關于協程和線程花費時間的對比實驗，不具有參考性。

import time
import gevent   #導入協程
from gevent import monkey
from urllib.request import urlopen  #連接網絡
from mytimeit import timeit #導入計算時間的裝飾器
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor   #導入線程池

def get_len_url(url):
    with urlopen(url) as u_conn:
        data = u_conn.read()
#       print("%s該網頁共%s字節" %(url,len(data)))
urls = ["http://httpbin.org", "http://example.com/"]*100

@timeit
def coroutineall():
    gevents = [gevent.spawn(get_len_url,url) for url in urls]
    gevent.joinall(gevents)

@timeit
def threadall():
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as thpool:
        thpool.map(get_len_url,urls)
if __name__=="__main__":
    coroutineall()
    threadall()

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