Python之路(第四十七篇) 协程
一、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。
协程相比于线程，最大的区别在于，协程不需要像线程那样来回的中断切换，也不需要线程的锁机制，因为线程中断或者锁机制都会对性能问题造成影响，所以协程的性能相比于线程，性能有明显的提高，尤其在线程越多的时候，优势越明显。
协程的好处：
无需线程上下文切换的开销
无需原子操作锁定及同步的开销 "原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。
方便切换控制流，简化编程模型
高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。
缺点：
无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将单个 CPU 的多个核用上，协程需要和进程配合才能运行在多 CPU 上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是 CPU 集型应用。
进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序
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））
Python2.x协程
类库：
yield
greenlet
gevent
Python3.x协程
asyncio
Python3.x系列的gevent用法和python2.x系列是一样的
在学习前，我们先来理清楚同步/异步的概念：
·同步是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行。。。也称作串行执行。
·异步是和同步相对的，异步是指在处理调用这个事务的之后，不会等待这个事务的处理结果，直接处理第二个事务去了，通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果。也称作并行执行。
二、greenlet模块
第三方模块，可以在pycharm中选择虚拟环境安装，
也可以通过 pip install greenlet 安装
greenlet 通过 greenlet(func) 启动一个协程，通过 switch() 手动切换程序的执行
示例
from greenlet import greenlet
?
def func1(name):
print("%s from func1"%name) #2执行这一句
g2.switch("jack") #3切换执行func2()，第一次执行要传入参数保存现在执行的状态
print("from func1 end") #6执行这一句
g2.switch()#7切换执行play()，保存现在执行的状态
?
def func2(name):
print("%s from func2"%name) #4执行这一句
g1.switch() #5切换执行func1()，保存现在执行的状态
print("from func2 end") #8执行这一句
?
g1 = greenlet(func1)
g2 = greenlet(func2)
g1.switch("nick") #1执行func1()，在switch()里传参数 ,注意与一般的线程、进程传参方式的不同
#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要??
分析：就是通过创建greenlet(func)对象，通过对象的switch()方法转移程序执行的不同步骤，但是这里无法自动识别IO后自动切换。
三、gevent模块
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。
安装 pip3 install gevent 或者在pycharm中选择虚拟环境安装
用法
#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func1，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func1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
示例
import gevent
?
?
def func1():
print(‘from func1: 1‘)
gevent.sleep(0)
print(‘from func1: 2‘)
gevent.sleep(1)
?
?
def func2():
print(‘from func2: 1‘)
gevent.sleep(2)
print(‘from func2: 2‘)
?
?
def func3():
print(‘from func3: 1‘)
gevent.sleep(1)
print(‘from func3: 2‘)
?
?
gevent.joinall([
gevent.spawn(func1),
gevent.spawn(func2),
gevent.spawn(func3),
])
?输出结果
from func1: 1 from func2: 1 from func3: 1 from func1: 2 from func3: 2 from func2: 2
?
分析：可以从输出结果看到程序不断的在三个函数中跳跃执行，遇到IO了就去执行另外的函数，但是请注意一点
gevent.sleep() 是用于模仿 IO 操作的，实际使用中不需要 gevent.sleep()，这里如果单纯执行上述代码的话，gevent模块也是只能识别 gevent.sleep()产生的IO，而对系统产生的IO或者网络IO之类无法识别，所有需要打上补丁，使得gevent模块识别其他IO。
gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁
要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头
示例
需求：爬取三个网站并打印网页字符串长度
?
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
# 把当前程序的所有 IO 操作标记起来，否则模块无法知道 IO 操作
import gevent
import time
import requests
?
?
def get_page(url):
headers = {
‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36‘
}
page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text
print(‘网站长度‘, len(page_text))
?
?
def main():
urls = [
‘https://www.sogou.com‘,
‘https://cn.bing.com‘,
‘https://cnblogs.com/Nicholas0707/‘,
]
time_start = time.time()
for url in urls:
get_page(url)
?
print(‘同步耗时：‘, time.time() - time_start)
?
print("-"*50)
async_time_start = time.time()
gevent.joinall([
gevent.spawn(get_page, ‘https://www.sogou.com‘),
gevent.spawn(get_page, ‘https://cn.bing.com‘),
gevent.spawn(get_page, ‘https://cnblogs.com/Nicholas0707/‘),
])
print(‘异步协程耗时：‘, time.time() - async_time_start)
?
?
if __name__ == ‘__main__‘:
main()输出结果
网站长度 23795 网站长度 130248 网站长度 13761 同步耗时： 2.5321450233459473 -------------------------------------------------- 网站长度 23795 网站长度 130221 网站长度 13761 异步协程耗时： 0.36602067947387695 ?
分析：从结果可以看出采用协程异步明显更快
四、asyncio模块
asyncio是Python3.4（2014年）引进的标准库，直接内置了对IO的支持。
python2x没有加这个库，python3.5又加入了async/await特性。
示例
未完待续。。。