Python中的协程(Coroutine)操作模块(greenlet、gevent)
一、协程介绍
1、介绍
2、举例
3、优点如下：
4、缺点如下：
5、总结协程特点：
二、greenlet（绿叶）模块
1、安装模块
2、greenlet实现状态切换
3、效率对比
三、gevent模块
1、安装
2、 用法介绍
1、遇到io主动切换
2、 查看threading.current_thread().getName()
3、Gevent之同步与异步
4、Gevent之应用
1、 服务端
2、多线程并发多个客户端
一、协程介绍协程：英文名Coroutine，是单线程下的并发，又称微线程，纤程。
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。对比操作系统控制线程的切换，用户在单线程内控制协程的切换。
协程自己本身无法实现并发（甚至性能会降低），协程+IO切换性能提高。
1、介绍通常程序中子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。
协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。
注意，在一个子程序中中断，去执行其他子程序，不是函数调用，有点类似CPU的中断。
看起来A、B的执行有点像多线程，但协程的特点在于是一个线程执行，那和多线程比，协程有何优势？
最大的优势就是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。
第二大优势就是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。
2、举例Python对协程的支持是通过generator实现的。
在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。
但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。
来看例子：
传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控制队列和等待，但一不小心就可能死锁。
如果改用协程，生产者生产消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，待消费者执行完毕后，切换回生产者继续生产，效率极高：
def consumer():
r = ''
while True:
n = yield r
if not n:
return
print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
r = '200 OK'
def produce(c):
c.send(None)
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
r = c.send(n)
print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
c.close()
c = consumer()
produce(c)
执行结果：
[PRODUCER] Producing 1...
[CONSUMER] Consuming 1...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 2...
[CONSUMER] Consuming 2...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 3...
[CONSUMER] Consuming 3...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 4...
[CONSUMER] Consuming 4...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 5...
[CONSUMER] Consuming 5...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
注意到consumer函数是一个generator，把一个consumer传入produce后：
首先调用c.send(None)启动生成器；
然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行；
consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回；
produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息；
produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。
整个流程无锁，由一个线程执行，produce和consumer协作完成任务，所以称为“协程”，而非线程的抢占式多任务。
最后套用Donald Knuth的一句话总结协程的特点：“子程序就是协程的一种特例。”
3、优点如下：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，最大限度地利用cpu
4、缺点如下：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
协程指的是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程
5、总结协程特点：必须在只有一个单线程里实现并发
修改共享数据不需加锁
用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
附加：一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程（如何实现检测IO，yield、greenlet都无法实现，就用到了gevent模块（select机制））
二、greenlet（绿叶）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。
1、安装模块2、greenlet实现状态切换pip3 install greenlet
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。
from greenlet import greenlet
def eat(name):
print('%s eat 1' % name)
g2.switch('nick')
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('nick') # 可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要
3、效率对比
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。
#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)) #10.985628366470337
#切换
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)) # 52.763017892837524
三、gevent模块
Gevent 是一个第三方库，可以轻松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。
1、安装2、 用法介绍pip3 install 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
#上述两步合成一步：
gevent.joinall([g1,g2])
g1.value
：#拿到func1的返回值
1、遇到io主动切换
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('主')
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。或者我们干脆记忆成：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()
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('主')
2、 查看threading.current_thread().getName()
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('主')
3、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。
4、Gevent之应用
通过gevent实现单线程下的socket并发
注意：from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞。
1、 服务端from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from socket import *
import gevent
#如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket
# from gevent import socket
# s=socket.socket()
def server(server_ip,port):
s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
s.bind((server_ip,port))
s.listen(5)
while True:
conn,addr=s.accept()
gevent.spawn(talk,conn,addr)
def talk(conn,addr):
try:
while True:
res=conn.recv(1024)
print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res))
conn.send(res.upper())
except Exception as e:
print(e)
finally:
conn.close()
if __name__ == '__main__':
server('127.0.0.1',8080)
2、多线程并发多个客户端
from threading import Thread
from socket import *
import threading
def client(server_ip,port):
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内，放在函数外则被所有线程共享，则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口永远一样了
c.connect((server_ip,port))
count=0
while True:
c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))
msg=c.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))
count+=1
if __name__ == '__main__':
for i in range(500):
t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))
t.start()
到此这篇关于Python协程操作模块的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持软件开发网。
