python基础(35):协程

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。

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。

为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态。

cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长。

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 ：

一：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

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():
    '''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

二：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。

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：

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。

1.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

协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是协程：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。、

需要强调的是：

1. 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）。

2. 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。

优点如下：

1. 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。

2. 单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu。

缺点如下：

1. 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。

2. 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：

1. 必须在只有一个单线程里实现并发
2. 修改共享数据不需加锁
3. 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
4. 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））

3. Greenlet模块

安装 ：pip3 install greenlet

greenlet实现状态切换：

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

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。

效率对比：

#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

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。

4. Gevent模块

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。

用法介绍：

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

实例：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,'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')

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。

查看threading.current_thread().getName()：

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')

5. Gevent的同步和异步

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。

6. Gevent之应用举例

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：

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)

client：

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()

以上是 python基础(35):协程 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/387870.html