python网络编程--协程

 

1.协程　

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

　　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））

　　　基于单线程来实现并发，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，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或有一个优先级更高的程序替代了它

　　　协程本质上就是一个线程，以前线程任务的切换是由操作系统控制的，遇到I/O自动切换，现在我们用协程的目的就是较少操作系统切换的开销（开关线程，创建寄存器、堆栈等，在他们之间进行切换等），在我们自己的程序里面来控制任务的切换。

　　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：

　　1 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
　　2 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 

单纯的切换反而会影响效率

#基于yield并发执行，多任务之间来回切换，这就是个简单的协程的体现，但是他能够节省I/O时间吗？不能
import time
def consumer():
    '''任务1:接收数据,处理数据'''
    while True:
        x=yield
        # time.sleep(1) #发现什么？只是进行了切换，但是并没有节省I/O时间
        print('处理了数据：',x)
def producer():
    '''任务2:生产数据'''
    g=consumer()
    next(g)  #找到了consumer函数的yield位置
    for i in range(3):
    # for i in range(10000000):
        g.send(i)  #给yield传值，然后再循环给下一个yield传值，并且多了切换的程序，比直接串行执行还多了一些步骤，导致执行效率反而更低了。
        print('发送了数据：',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() #我在当前线程中只执行了这个函数，但是通过这个函数里面的send切换了另外一个任务
stop=time.time()

# 串行执行的方式
# res=producer()
# consumer(res)
# stop=time.time()

print(stop-start)

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。

import time
def func1():
    while True:
        print('func1')
        yield

def func2():
    g=func1()
    for i in range(10000000):
        i+1
        next(g)
        time.sleep(3)
        print('func2')
start=time.time()
func2()
stop=time.time()
print(stop-start)

　　协程就是告诉Cpython解释器，你不是nb吗，不是搞了个GIL锁吗，那好，我就自己搞成一个线程让你去执行，省去你切换线程的时间，我自己切换比你切换要快很多，避免了很多的开销，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。
　　　　2. 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

生成器实现协程效果(yield)

import time

def f1():
    for i in range(10):
        time.sleep(0.5)
        print('f1>>',i)
        yield

def f2():
    g = f1()
    for i in range(10):
        time.sleep(0.5)
        print('f2>>', i)
        next(g)

f1()
f2()

　

2.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

示例:

import time
# import greenlet
from greenlet import greenlet
def f1(s):
    print('第一次f1'+s)
    g2.switch('taibai')  #切换到g2这个对象的任务去执行
    time.sleep(1)
    print('第二次f1'+s)
    g2.switch()
def f2(s):
    print('第一次f2'+s)
    g1.switch()
    time.sleep(1)
    print('第二次f2'+s)
g1 = greenlet(f1)  #实例化一个greenlet对象,并将任务名称作为参数参进去
g2 = greenlet(f2)
g1.switch('alex') #执行g1对象里面的任务

　　

3.gevent模块

安装

pip3 install gevent

用法

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:上面两步合成一步:
gevent.joinall([g1, g2])

g1.value拿到func1的返回值　

示例:

import gevent
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import time
import threading

def f1():
    print('第一次f1')
    # print(threading.current_thread().getName())
    # gevent.sleep(1)
    time.sleep(2)
    print('第二次f1')

def f2():
    # print(threading.current_thread().getName())
    print('第一次f2')
    # gevent.sleep(2)
    time.sleep(2)
    print('第二次f2')

s = time.time()
g1 = gevent.spawn(f1) #异步提交了f1任务
g2 = gevent.spawn(f2) #异步提交了f2任务
# g1.join()
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])
e = time.time()
print('执行时间:',e-s)
print('主程序任务')

　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() #必须写在最上面，这句话后面的所有阻塞全部能够识别了

import gevent  #直接导入即可
import time
def eat():
    #print()　　
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)  #加上mokey就能够识别到time模块的sleep了
    print('eat food 2')

def play():
    print('play 1')
    time.sleep(1)  #来回切换，直到一个I/O的时间结束，这里都是我们个gevent做得，不再是控制不了的操作系统了。
    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play_phone)
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，虚拟线程，其实都在一个线程里面

　　进程线程的任务切换是由操作系统自行切换的，你自己不能控制

　　协程是通过自己的程序（代码）来进行切换的，自己能够控制，只有遇到协程模块能够识别的IO操作的时候，程序才会进行任务切换，实现并发效果，如果所有程序都没有IO操作，那么就基本属于串行执行了。