协程基础

目录

• 1、引言
• 2、协程介绍

1、引言

以前咱们学习了线程、进程的概念，了解了在操做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。按道理来讲咱们已经算是把cpu的利用率提升不少了。可是咱们知道不管是建立多进程仍是建立多线程来解决问题，都要消耗必定的时间来建立进程、建立线程、以及管理他们之间的切换。

随着咱们对于效率的追求不断提升，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）状况下实现并发。这样就能够节省建立线进程所消耗的时间。

为此咱们须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，会在两种状况下切走去执行其余的任务（切换由操做系统强制控制），一种状况是该任务发生了阻塞，另一种状况是该任务计算的时间过长。

ps：在介绍进程理论时，说起进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，因此也能够将上图理解为线程的三种状态。

一：其中第二种状况并不能提高效率，只是为了让cpu可以雨露均沾，实现看起来全部任务都被“同时”执行的效果，若是多个任务都是纯计算的，这种切换反而会下降效率。

为此咱们能够基于yield来验证。yield自己就是一种在单线程下能够保存任务运行状态的方法，咱们来简单复习一下：

1. yiled能够保存状态，yield的状态保存与操做系统的保存线程状态很像，可是yield是代码级别控制的，更轻量级
2. send能够把一个函数的结果传给另一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换

# 单纯地切换反而会下降运行效率
# 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())会下降执行效率
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:若是每一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：第一种状况的切换。在任务一遇到io状况下，切到任务二去执行，这样就能够利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算，效率的提高就在于此。

# yield没法作到遇到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,可是任务producer遇到io就会阻塞住,并不会切到该线程内的其余任务去执行

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

对于单线程下，咱们不可避免程序中出现io操做，但若是咱们能在本身的程序中（即用户程序级别，而非操做系统级别）控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另一个任务去计算，这样就保证了该线程可以最大限度地处于就绪态，即随时均可以被cpu执行的状态，至关于咱们在用户程序级别将本身的io操做最大限度地隐藏起来，从而能够迷惑操做系统，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的执行权限分配给咱们的线程。

协程的本质就是在单线程下，由用户本身控制一个任务遇到io阻塞了就切换另一个任务去执行，以此来提高效率。为了实现它，咱们须要找寻一种能够同时知足如下条件的解决方案：

1. 能够控制多个任务之间的切换，切换以前将任务的状态保存下来，以便从新运行时，能够基于暂停的位置继续执行。
2. 做为1的补充：能够检测io操做，在遇到io操做的状况下才发生切换

2、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本身控制调度的。

须要强调的是：

1. python的线程属于内核级别的，即由操做系统控制调度（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，切换其余线程运行）
2. 单线程内开启协程，一旦遇到io，就会从应用程序级别（而非操做系统）控制切换，以此来提高效率（！！！非io操做的切换与效率无关）

对比操做系统控制线程的切换，用户在单线程内控制协程的切换。

优势以下：

1. 协程的切换开销更小，属于程序级别的切换，操做系统彻底感知不到，于是更加轻量级
2. 单线程内就能够实现并发的效果，最大限度地利用cpu

缺点以下：

1. 协程的本质是单线程下，没法利用多核，能够是一个程序开启多个进程，每一个进程内开启多个线程，每一个线程内开启协程
2. 协程指的是单个线程，于是一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程

总结协程特色：

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. 用户程序里本身保存多个控制流的上下文栈
4. 附加：一个协程遇到IO操做自动切换到其它协程（如何实现检测IO，yield、greenlet都没法实现，就用到了gevent模块（select机制））