python_fullstack基础(二十)-并发编程-协程

并发编程

三、协程

1、理论背景

①需求

我们已经知道进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位，随着我们对于效率的追求不断提高，基于单线程来实现并发又成为一个新的课题，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。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。

我们知道并发的本质是:切换+保存状态

在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态 。

- 其中第二种情况并不能提升效率，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，我们来简单复习一下：

- yiled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

- send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换

- 例：单纯地切换反而会降低运行效率

#串行执行
import time
def consumer(res):
'''任务1:接收数据,处理数据'''
pass

def producer():
'''任务2:生产数据'''
res=[]
for i in range(10000000):
res.append(i)
return res

start=time.time()
#串行执行
res=producer()
consumer(res) #写成consumer(producer())会降低执行效率
stop=time.time()
print(stop-start) #1.5536692142486572

#基于yield并发执行
import time
def consumer<
4000
/span>():
'''任务1:接收数据,处理数据'''
while True:
x=yield

def producer():
'''任务2:生产数据'''
g=consumer()
next(g)
for i in range(10000000):
g.send(i)

start=time.time()
#基于yield保存状态,实现两个任务直接来回切换,即并发的效果
#PS:如果每个任务中都加上打印,那么明显地看到两个任务的打印是你一次我一次,即并发执行的.
producer()

stop=time.time()
print(stop-start) #2.0272178649902344

第一种情况的切换。在任务一遇到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。

例：yield无法做到遇到io阻塞

import time

def consumer():
'''任务1:接收数据,处理数据'''
while True:
x = yield

def producer():
'''任务2:生产数据'''
g = consumer()
next(g)
for i in range(10000000):
g.send(i)
time.sleep(2)

start = time.time()
producer()  # 并发执行,但是任务producer遇到io就会阻塞住,并不会切到该线程内的其他任务去执行

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

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：

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。

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

②协程介绍

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

强调：

python的线程属于内核级别的，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执行权限，切换其他线程运行）

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）

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：

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，最大限度地利用cpu

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

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））

2、python协程Greenlet模块、Gevent模块

①Greenlet模块(底层模块)

例：greenlet实现状态切换

# 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('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('egon')  # 可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

Greenlet模块总结

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。

②Gevent模块

介绍

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。

语法

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

例：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, 'yang')
g2 = gevent.spawn(play, name='yang')
g1.join()
g2.join()
# 或者gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

猴子补丁

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

利用猴子补丁重写上述代码

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')
# 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

③Gevent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。

④Gevent之应用举例一

协程应用：爬虫

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))

⑤Gevent之应用举例二

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

# server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
cae7
' %(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)

# client端
from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))

while True:
msg=input('>>: ').strip()
if not msg:continue

client.send(msg.encode('utf-8'))
msg=client.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))

# 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()