python-協程

**********協程**********

*****準備****

以前咱們學習了線程、進程的概念，瞭解了在操做系統中進程是資源分配的最小單位,線程是CPU調度的最小單位。
按道理來講咱們已經算是把cpu的利用率提升不少了。可是咱們知道不管是建立多進程仍是建立多線程來解決問題，
都要消耗必定的時間來建立進程、建立線程、以及管理他們之間的切換。

隨着咱們對於效率的追求不斷提升，基於單線程來實現併發又成爲一個新的課題，即只用一個主線程
（很明顯可利用的cpu只有一個）狀況下實現併發。這樣就能夠節省建立線進程所消耗的時間。

併發的本質：切換+保存狀態

cpu正在運行一個任務，會在兩種狀況下切走去執行其餘的任務（切換由操做系統強制控制），
一種狀況是該任務發生了阻塞，
另一種狀況是該任務計算的時間過長


****一：其中第二種狀況並不能提高效率，只是爲了讓cpu可以雨露均沾，實現看起來全部任務都被「同時」執行的效果，
若是多個任務都是純計算的，這種切換反而會下降效率。
爲此咱們能夠基於yield來驗證。yield自己就是一種在單線程下能夠保存任務運行狀態的方法：
#1 yiled能夠保存狀態，yield的狀態保存與操做系統的保存線程狀態很像，可是yield是代碼級別控制的，更輕量級
#2 send能夠把一個函數的結果傳給另一個函數，以此實現單線程內程序之間的切換

#串行執行
import time
def consumer(res):
    '''任務1:接收數據,處理數據'''
    pass

def producer():
    '''任務2:生產數據'''
    res=[]
    for i in range(10000000):
        res.append(i)
    return res

start=time.time()
#串行執行
res=producer()
consumer(res) #寫成consumer(producer())會下降執行效率
stop=time.time()
print(stop-start) #1.5536692142486572



#基於yield併發執行
import time
def consumer():
    '''任務1:接收數據,處理數據'''
    while True:
        x=yield

def producer():
    '''任務2:生產數據'''
    g=consumer()
    next(g)
    for i in range(10000000):
        g.send(i)

start=time.time()
#基於yield保存狀態,實現兩個任務直接來回切換,即併發的效果
#PS:若是每一個任務中都加上打印,那麼明顯地看到兩個任務的打印是你一次我一次,即併發執行的.
producer()

stop=time.time()
print(stop-start) #2.0272178649902344

****二：第一種狀況的切換。在任務一遇到io狀況下，切到任務二去執行，這樣就能夠利用任務一阻塞的時間
完成任務二的計算，效率的提高就在於此。


import time
def consumer():
    '''任務1:接收數據,處理數據'''
    while True:
        x=yield

def producer():
    '''任務2:生產數據'''
    g=consumer()
    next(g)
    for i in range(10000000):
        g.send(i)
        time.sleep(2)

start=time.time()
producer() #併發執行,可是任務producer遇到io就會阻塞住,並不會切到該線程內的其餘任務去執行

stop=time.time()
print(stop-start)


對於單線程下，咱們不可避免程序中出現io操做，但若是咱們能在本身的程序中（即用戶程序級別，而非操做系統級別）
控制單線程下的多個任務能在一個任務遇到io阻塞時就切換到另一個任務去計算，這樣就保證了該線程可以最大限度
地處於就緒態，即隨時均可以被cpu執行的狀態，至關於咱們在用戶程序級別將本身的io操做最大限度地隱藏起來，從
而能夠迷惑操做系統，讓其看到：該線程好像是一直在計算，io比較少，從而更多的將cpu的執行權限分配給咱們的線程。

協程的本質就是在單線程下，由用戶本身控制一個任務遇到io阻塞了就切換另一個任務去執行，以此來提高效率。
爲了實現它，咱們須要找尋一種能夠同時知足如下條件的解決方案：

#1. 能夠控制多個任務之間的切換，切換以前將任務的狀態保存下來，以便從新運行時，能夠基於暫停的位置繼續執行。
#2. 做爲1的補充：能夠檢測io操做，在遇到io操做的狀況下才發生切換


****協程介紹****

協程：是單線程下的併發，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine。一句話說明什麼是線程：協程是一種用戶態
的輕量級線程，即協程是由用戶程序本身控制調度的。


須要強調的是：

#1. python的線程屬於內核級別的，即由操做系統控制調度（如單線程遇到io或執行時間過長就會被迫交出cpu執行權限，切換其餘線程運行）
#2. 單線程內開啓協程，一旦遇到io，就會從應用程序級別（而非操做系統）控制切換，以此來提高效率（！！！非io操做的切換與效率無關）
對比操做系統控制線程的切換，用戶在單線程內控制協程的切換

優勢以下：
#1. 協程的切換開銷更小，屬於程序級別的切換，操做系統徹底感知不到，於是更加輕量級
#2. 單線程內就能夠實現併發的效果，最大限度地利用cpu

缺點以下：
#1. 協程的本質是單線程下，沒法利用多核，能夠是一個程序開啓多個進程，每一個進程內開啓多個線程，每一個線程內開啓協程
#2. 協程指的是單個線程，於是一旦協程出現阻塞，將會阻塞整個線程

總結協程特色：
必須在只有一個單線程裏實現併發
修改共享數據不需加鎖
用戶程序裏本身保存多個控制流的上下文棧
附加：一個協程遇到IO操做自動切換到其它協程（如何實現檢測IO，yield、greenlet都沒法實現，就用到了gevent模塊（select機制））


**************
greenlet模塊是用生成器實現的，gevent模塊是用greenlet模塊實現的
**************


****greenlet模塊****

greenlet實現狀態切換

from greenlet import greenlet

def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    g2.switch('TOM')
    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('TOM')#能夠在第一次switch時傳入參數，之後都不須要

單純的切換（在沒有io的狀況下或者沒有重複開闢內存空間的操做），反而會下降程序的執行效率

#效率對比

#順序執行
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

#切換
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

greenlet只是提供了一種比generator更加便捷的切換方式，當切到一個任務執行時若是遇到io，那就原地阻塞，
仍然是沒有解決遇到IO自動切換來提高效率的問題。

單線程裏的這20個任務的代碼一般會既有計算操做又有阻塞操做，咱們徹底能夠在執行任務1時遇到阻塞，就利用阻
塞的時間去執行任務2。。。。如此，才能提升效率，這就用到了Gevent模塊。


****gevent模塊****

#模塊介紹

g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)建立一個協程對象g1，spawn括號內第一個參數是函數名，
如eat，後面能夠有多個參數，能夠是位置實參或關鍵字實參，都是傳給函數eat的
g2=gevent.spawn(func2)
g1.join() #等待g1結束
g2.join() #等待g2結束
#或者上述兩步合做一步：gevent.joinall([g1,g2])
g1.value#拿到func1的返回值

例如：遇到io主動切換

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,'egon')
g2=gevent.spawn(play,name='egon')
g1.join()
g2.join()
#或者gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

上例gevent.sleep(2)模擬的是gevent能夠識別的io阻塞,而time.sleep(2)或其餘的阻塞,gevent是不能直接識
別的須要用下面一行代碼,打補丁,就能夠識別了
from gevent import monkey;monkey.patch_all()必須放到被打補丁者的前面，如time，socket模塊以前
要用gevent，須要將from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的開頭


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')

咱們能夠用threading.current_thread().getName()來查看每一個g1和g2，查看的結果爲DummyThread-n，即假線程

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之同步與異步*********

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(): # 異步
    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將task函數封裝到Greenlet內部線程的gevent.spawn。
#  初始化的greenlet列表存放在數組threads中，此數組被傳給gevent.joinall 函數，
#  後者阻塞當前流程，並執行全部給定的greenlet任務。執行流程只會在 全部greenlet執行完後纔會繼續向下走。

****gevent應用舉例一****

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應用舉例二****

經過gevent實現單線程下的socket併發

**server端

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from socket import *
import gevent

#若是不想用money.patch_all()打補丁,能夠用gevent自帶的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)



**client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'))