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什么是协程
协程,又称为微线程,纤程,英文名Coroutine。协程的作用是在执行函数A时,可以随时中断,去执行函数B,然后中断继续执行函数A(可以自由切换)。但这一过程并不是函数调用(没有调用语句),这一整个过程看似像多线程,然而协程只有一个线程执行。
优点
- 执行效率极高,因为子程序切换(函数)不是线程切换,由程序自身控制,没有切换线程的开销。所有与多线程相比,线程的数量越多,协程性能的优势越明显。
- 不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同事写变量冲突,在控制共享资源时也不需要枷锁,因此执行效率高很多。
python 2.x的协程
主要应用:
yield和geventpython 2.x中支持协程的模块不多,常用的就是gevent。我们主要讲解gevent的用法。
Gevent
gevent是第三方库,通过greenlet实现协程,其基本思想:当一个greenlet遇到IO操作时,比如访问网络,就自动切换到其他的greenlet,等到IO操作完成,再在适当的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常好使,经常是程序处于等到状态,有了gevent为我们自动切换协程,就爆炸总有greenlet在运行,而不是等待IO。
gevent实现了python标准库里面大部分的阻塞式系统调用,包括socket、ssl、threading和select等模块,而将这些阻塞式调用变为协作式运行。通过monkey patch修改python自带的一些标准库。例子:
<code>from gevent import monkey
monkey.patch_all() # 一定要在所有引入模块之前执行
import gevent
import reqeusts
def get_response(pn):
print('start', pn)
requests.get('https://www.baidu.com')
print('end', pn)
tasks = [gevent.spawn(get_response, pn) for pn in range(5)]
gevent.joinall(tasks)/<code>
Gevent的方法:monkey使一些阻塞的模块变得不阻塞,遇到IO操作则自动切换
- gevent.sleep 可以手动切换
- gevent.spawn 启动协程,参数为(func_name,args)
- gevent.joinall 阻塞当前流程,并执行所有给定的greenlet。执行流程只会在所有greenlet执行完后才会继续向下走
python 3.x的协程
python对协程的支持是通过生成器实现的。在生成器中,我们不但可以通过for循环来迭代,还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。但是python的yield不但可以返回一个值,它还可以接收调用者发出的参数。来看例子:
<code>def consumer():
r = ''
while True:
n = yield r
if not n:
return
print('Consuming %s...' % n)
r = '200 OK'
def produce(c):
c.send(None) #启动生成器,没有返回值
n = 0
while n n += 1
print('Producing %s...' % n)
r = c.send(n)
print('Consumer return: %s' % r)
c.close()
c = consumer()
produce(c)/<code>
注意到consumer函数是一个生成器,把一个consumer传入produce后:
- 调用c.send(None)启动生成器
- 一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行
- consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回
- produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息
- produce决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束
整个流程无锁,由一个线程执行,produce和consumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。
上面只是协程的简单操作,python3中对协程的编程模型引入了一些标准库。python3.4以后引入了asyncio模块,可以很好的支持协程,asyncio的编程模型就是一个小小循环。我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用,然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行,就实现了异步IO。
<code>import asyncio
@asyncio.coroutine
def hello():
print('Hello World!')
# 异步调用asyncio.sleep(1)
r = yield from asyncio.sleep(2)
print('Hello again!')
# 获取EventLeep
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行coroutine
loop.run_until_complete(hello())
loop.close()/<code>
asyncio说明
- @asyncio.coroutine把一个生成器标记为coroutine类型,然后我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行
- hello()会首先答应出Hello World!然后yield from语法可以让我们方便的调用另一个生成器。由于asyncio.sleep也是一个coroutine,所以线程不会等待asyncio.sleep,而是直接中断并执行一个消息循环。当asyncio.sleep返回时,线程就可以从yield from拿到返回值(此处是None),然后接着执行下一行语句。
把asyncio.sleep看成是一个好使1秒的IO操作,在此期间主线程并未等待,而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了,因此可以实现并发执行。
我们可以用Task封装两个coroutine试试:
<code>import threading
import asyncio
@asyncio.coroutine
def hello():
print('Hello World!(%s)' % threading.currentThread())
yield from asyncio.sleep(1)
print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello(), hello()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()/<code>
由打印的当前线程名称可以看出,两个coroutine是由同一个线程并发执行的。
为了简化并更好的标识异步IO,从python 3.5开始引入了新的语法async和await,可以让coroutine的代码更简洁易读。
请注意,async和await是针对coroutine的新语法,要使用新的语法,只需要做两部简单的替换:
把@asyncio.coroutine替换为async 把yield from替换为await
例如:
<code>import asyncio
async def test(i):
print('test_1', i)
await asyncio.sleep(1)
print('test_2', i)
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [test(i) for i in range(5)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()/<code>
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