并发编程之协程

短命女 2021-12-14 13:09 357阅读 0赞

# **阅读目录** #

*  一 引子
 *  二 协程介绍
 *  三 Greenlet模块
 *  四 Gevent模块

# 引子 #

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

![827651-20180121163441646-1111651857.png][]

ps：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：

#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

![ContractedBlock.gif][]  单纯地切换反而会降低运行效率

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。

![ContractedBlock.gif][]  yield无法做到遇到io阻塞

**　　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

# 协程介绍 #

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：

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））**

# Greenlet模块 #

安装 ：pip3 install greenlet

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

from greenlet import greenlet
    def eat(name):
        print('%s eating start'%name)
        g2.switch('lilei')
        print('%s eating end' % name)
        g2.switch()
    
    def play(name):
        print('%s playing start' % name)
        g1.switch()
        print('%s playing end' % name)
    
    g1=greenlet(eat)
    g2=greenlet(play)
    g1.switch('lilei')  #可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

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

![ContractedBlock.gif][]  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。

# 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

g1=gevent.spawn(fun1,1,2,3,x=4,y=5)创建一个协程对象g1，spawn函数第一个参数是函数名，如eat；后面的的是形参，
    可以是位置参数或关键字参数，都是传给eat的。
    g2=gevent.spawn(fun2)
    g1.join()#等待g1结束
    g2.join()#等待g1结束
    或者上面两步合为一步：gevent.joinall(g1,g2)
    g1.value#拿到fun1的返回值

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

import gevent,time
    def eat(name):
        print('%s eat start'%name)
        gevent.sleep(2)  #无法识别time.sleep()
        print('%s eat end' % name)
    def play(name):
        print('%s play start'%name)
        gevent.sleep(1)  #无法识别time.sleep()
        print('%s play end' % name)
    
    g1=gevent.spawn(eat,'koko')
    g2=gevent.spawn(play,'lily')
    g1.join()
    g2.join()
    #或gevent.joinall([g1,g2])
    print('main')

遇i/o主动切换

**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**

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

import gevent,time
    from gevent import monkey;monkey.patch_all()
    def eat(name):
        print('%s eat start'%name)
        time.sleep(2)  #可以识别time.sleep()
        print('%s eat end' % name)
    def play(name):
        print('%s play start'%name)
        time.sleep(1)  #可以识别time.sleep()
        print('%s play end' % name)
    
    g1=gevent.spawn(eat,'koko')
    g2=gevent.spawn(play,'lily')
    g1.join()
    g2.join()
    #或gevent.joinall([g1,g2])
    print('main')

加补丁以识别time.sleep()

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

![827651-20180121171049693-1429015151.png][]

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

![复制代码][copycode.gif]

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')

![复制代码][copycode.gif]

查看threading.current\_thread().getName()

##  Gevent之同步与异步 ##

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

import time
    from gevent import monkey,spawn,joinall;monkey.patch_all()
    def work(n):
        time.sleep(0.5)
        print('%s is done'%n)
    
    def sync1():  #同步
        for i in range(10):
            work(i)
    
    def async2():
        a_1=[spawn(work,i) for i in range(10)]
        joinall(a_1)
        print('Done!')
    
    print('同步：')
    sync1()
    print('异步')
    async2()
    #  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。

gevent之同步和异步

## Gevent之应用举例一 ##

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

![复制代码][copycode.gif]

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))

![复制代码][copycode.gif]

协程应用：爬虫

## Gevent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

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

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)

server

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

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'))

client

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

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()

多线程并发多个客户端

转载于:https://www.cnblogs.com/geng-xiaoqiaoliushui/p/10702462.html

[827651-20180121163441646-1111651857.png]: /images/20211214/079cd1c23ed64f859c067d9bd16efe34.png
[ContractedBlock.gif]: /images/20211214/53fdaa9595ae452ead6e8e0e6edda2df.png
[ExpandedBlockStart.gif]: /images/20211214/c232f7cc6e7e4d12adc05da1ea1fb651.png
[827651-20180121171049693-1429015151.png]: /images/20211214/3d345947aa4940ca8b0b19abbee23704.png
[copycode.gif]: /images/20211214/9487b0868bd24900a0d58613bbda6add.png