协程理论
进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位
无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题,都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。
随着我们对于效率的追求不断提高,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)情况下实现并发。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。
cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长
![img](/2019/02/25/python-bing-fa-bian-cheng-xie-cheng/3978360355.png)
其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨露均沾,实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果,如果多个任务都是纯计算的,这种切换反而会降低效率。
为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法
- yield可以保存状态,yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像,但是yield是代码级别控制的,更轻量级
- send可以把一个函数的结果传给另外一个函数,以此实现单线程内程序之间的切换
#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())会降低执行效率
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:如果每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
第一种情况的切换。在任务一遇到io情况下,切到任务二去执行,这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算,效率的提升就在于此。
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,但是任务producer遇到io就会阻塞住,并不会切到该线程内的其他任务去执行
stop=time.time()
print(stop-start)
- 可以控制多个任务之间的切换,切换之前将任务的状态保存下来,以便重新运行时,可以基于暂停的位置继续执行。
- 作为1的补充:可以检测io操作,在遇到io操作的情况下才发生切换
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自己控制调度的。、
- 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)
- 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)
对比操作系统控制线程的切换,用户在单线程内控制协程的切换
优点:
- 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
- 单线程内就可以实现并发的效果,最大限度地利用cpu
缺点:
- 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
- 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
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)
Greenlet模块
pip install greenlet
from greenlet import greenlet
def eat(name):
print('%s eat 1' %name)
g2.switch('aaron')
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('aaron') # 可以在第一次switch时传入参数,以后都不需要
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
#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))
#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))
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。
单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作,我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞,就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此,才能提高效率,这就用到了Gevent模块。
Gevent模块
pip install gevent
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。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部,但它们被协作式地调度。
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
import gevent
def eat(name):
print('%s eat 1' %name)
gevent.sleep(2)
print('%s eat 2' %name)
def play(name):
print('%s play 1' %name)
gevent.sleep(1)
print('%s play 2' %name)
g1=gevent.spawn(eat,'aaron')
g2=gevent.spawn(play,name='aaron')
g1.join()
g2.join()
#或者gevent.joinall([g1,g2])
print('主')
上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了
from gevent import monkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面,如time,socket模块之前
或者我们干脆记忆成:要用gevent,需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import time
def eat():
print('eat food 1')
time.sleep(2)
print('eat food 2')
def play():
print('play 1')
time.sleep(1)
print('play 2')
g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')
用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2,查看的结果为DummyThread-n,即假线程
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')
Gevent之同步与异步
from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()
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(10):
task(i)
def asynchronous(): # 异步
g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
joinall(g_l)
print('DONE')
if __name__ == '__main__':
print('Synchronous:')
synchronous()
print('Asynchronous:')
asynchronous()
# 上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。
# 初始化的greenlet列表存放在数组threads中,此数组被传给gevent.joinall 函数,
# 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。
Gevent之应用举例一
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import requests
import time
def get_page(url):
print('GET: %s' %url)
response=requests.get(url)
if response.status_code == 200:
print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url))
start_time=time.time()
gevent.joinall([
gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'),
gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),
gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'),
])
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
Gevent之应用举例二
通过gevent实现单线程下的socket并发
注意 :from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前,否则gevent无法识别socket的阻塞
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',8088)
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'))
多线程并发客户端
from threading import Thread
from socket import *
import threading
def client(server_ip,port):
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内,即局部名称空间内,放在函数外则被所有线程共享,则大家公用一个套接字对象,那么客户端端口永远一样了
c.connect((server_ip,port))
count=0
while True:
c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))
msg=c.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))
count+=1
if __name__ == '__main__':
for i in range(500):
t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8088))
t.start()