Python并发编程-协程

第1章 线程介绍

1.1 为什么使用协程

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。

1.2 协程定义

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。

1.3 协程的特点

  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)
  3. 必须在只有一个单线程里实现并发
  4. 修改共享数据不需加锁
  5. 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
  6. 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))

1.4 协程的优缺点

1.4.1 优点

  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

1.4.2 缺点

  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

第2章 在python程序中的协程操作

2.1 Greenlet模块

2.1.1 安装Greenlet模块

pip3 install greenlet

2.1.2 greenlet实现状态切换

【示例】: 效率比对

import time
def f1():
    res=1
    for i in range(1000000):
        res+=i

def f2():
    res=1
    for i in range(1000000):
        res*=i

start=time.time()
f1()
f2()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start))

#切换
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(1000000):
        res+=i
        g2.switch()

def f2():
    res=1
    for i in range(1000000):
        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))

【运行结果】:

run time is 0.16954684257507324
run time is 0.7250680923461914

【结论】:

  1. 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。
  2. 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。

2.2 Gevent模块

2.2.1 安装Gevent模块

pip3 install gevent

2.2.2 用法介绍

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
# 或者上述两步合作一步:gevent.joinall([g1,g2])
g1.value  # 拿到func1的返回值

2.2.3 Gevent模块使用

【示例】:io切换及查看线程名称

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('主线程')

【运行结果】:

DummyThread-1       # DummyThread-n,即假线程的意思
eat food 1
DummyThread-2
play 1
play 2
eat food 2
主线程

【结论】:

  1. 进程和线程的任务切换由操作系统完成。
  2. 协程任务之间的切换由程序(代码)完成,只有遇到协程模块能识别的IO操作的时候,程序才会进行任务切换,实现并发的效果。

【示例】:Gevent之同步与异步

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from gevent import spawn,joinall
import time

def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    time.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)

def synchronous():  # 同步
    for i in range(3):
        task(i)

def asynchronous():  # 异步
    g_l = [spawn(task, i) for i in range(3)]
    joinall(g_l)
    print('DONE')

if __name__ == '__main__':
    print('Synchronous:')
    synchronous()
    print('Asynchronous:')
    asynchronous()

【运行结果】:

Synchronous:        # 一个一个显示出来
Task 0 done
Task 1 done
Task 2 done
Asynchronous:       # 一起显示出来
Task 0 done
Task 1 done
Task 2 done
DONE

【分析】:

  1. 上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的spawn
  2. 初始化的greenlet列表存放在数组threads中,此数组被传给joinall 函数
  3. 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。

2.3 协程应用

2.3.1 爬虫应用

【示例】:

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
from urllib.request import urlopen    # 内置的模块

def get_url(url):
    response = urlopen(url)
    content = response.read().decode('utf-8')
    return len(content)

g1 = gevent.spawn(get_url,'http://www.baidu.com')
g2 = gevent.spawn(get_url,'http://www.sogou.com')
g3 = gevent.spawn(get_url,'http://www.taobao.com')
g4 = gevent.spawn(get_url,'http://www.hao123.com')
g5 = gevent.spawn(get_url,'http://www.cnblogs.com')
gevent.joinall([g1,g2,g3,g4,g5])

print(g1.value)
print(g2.value)
print(g3.value)
print(g4.value)
print(g5.value)

【运行结果】:

118050
23356
153777
496578
40300

2.3.2 单线程下的socket并发

【服务端】:

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)

【客户端】:

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'))

【运行结果】:

# 服务端
client 127.0.0.1:4261 msg: b'client1'
client 127.0.0.1:4263 msg: b'client2'

# 客户端1
>>: client1
CLIENT1
>>:

# 客户端2
>>: client2
CLIENT2
>>:
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