协程

引子：

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使资源分配的最小单位，线程使CPU调度的最小单位，按道理来讲咱们已经算是把CPU的利用率提升了不少了，可是咱们不管使建立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

咱们知道线程是基于进程来实现的，那么基于线程来实现并发又成为一个新的课题，即只用一个主线程（很明显线程可利用的CPU只有一个），状况下实现并发，这样就能够节省建立线程所消耗的时间了

 

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本身控制调度的。、

 

协程多与线程进行比较

一、一个线程能够多个协程，一个进程也能够单独拥有多个协程，这样python中则能使用多核CPU。

二、线程进程都是同步机制，而协程则是异步

三、协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就至关于进入上一次调用的状态

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

协程是轻型线程，线程是轻型进程，协程是线程开启就自动存在的

协程并非实际存在的实体

它的本质就是一个线程的多个部分

比线程的单位更小——协程、纤程

它的本质就是一个线程的多个部分

在一个线程中能够开启不少协程

再执行程序的过程当中，遇到IO操做就冻结当前位置的状态，而后去执行其余的任务，在执行其余任务过程当中，会不断的检测上一个冻结的任务是否IO结束，若是IO结束了就继续从冻结的位置开始执行。

 

 

 

一个线程不会遇到阻塞，一直在使用CPU

多个线程---只能有一个线程使用CPU

协程比线程之间的切换和线程的建立销毁所花费的时间，空间开销都要小的多

 

 

总结协程的特色：

一、必须在只有一个单线程里实现并发

二、修改享性数据不须要加锁

三、用户程序里本身保存多个控制流的上下文栈

四、附加、一个协程遇到IO操做自动切换到其余协程（如何实现检测IO，yield，Greenleaf都没法实现 就用到了gevent模块（select机制））

 

 

Greenlet模块

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')#能够在第一次switch时传入参数，之后都不须要

greenlet实现状态切换

 

单纯的切换（在没有io的状况下或者没有重复开辟内存空间的操做），反而会下降程序的执行速度

 

#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

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若是遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到IO自动切换来提高效率的问题。

单线程里的这20个任务的代码一般会既有计算操做又有阻塞操做，咱们彻底能够在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此，才能提升效率，这就用到了Gevent模块。

 

 

Gevent模块

 

安装：pip3 install gevent

Gevent 是一个第三方库，能够轻松经过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所有运行在主程序操做系统进程的内部，但它们被协做式地调度。

g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)建立一个协程对象g1，spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面能够有多个参数，能够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

#或者上述两步合做一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值

用法介绍