网络编程——协程

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网络编程——协程

 

协程的引入   

 

        在操作系统中进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道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。

　　为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态。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。

       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，我们来简单复习一下：

       1、 yiled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

       2、 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

 

         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。为了实现它，我们需要找寻一种可以同时满足以下条件的解决方案：

1、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。

2、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。

 

需要强调的是：

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）

 

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

优点如下：

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

 

缺点如下：

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

 

总结协程特点：

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

 

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

# greenlet只做切换，没有规避掉IO
import time
from greenlet import greenlet
def eat():print('start eating')g2.switch()  # 协程的开关，执行g1的开始，切到g2直至执行结束time.sleep(1)print('eating finished')def sleep():print('start sleeping')time.sleep(1)print('sleeping finished')g1.switch()  # 协程的开关，g2执行结束，再切回g1到结束g1 = greenlet(eat)  # 创建了一个协程对象
g2 = greenlet(sleep)  # 创建了一个协程对象
g1.switch()  # 协程的开关，切到g1，只执行g1

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

 

       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。

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 time
import gevent   # 内部使用了greenlet的切换机制  实现了遇到IO自动进行切换def eat():print('start eating')# time.sleep(1)gevent.sleep(1)  # 协程可识别IO阻塞print('eating finished')def sleep():print('start sleeping')# time.sleep(1)gevent.sleep(1)  # 协程可识别IO阻塞print('sleeping finished')g1 = gevent.spawn(eat)
g2 = gevent.spawn(sleep)
gevent.sleep(2)  # 主程序足够时长的IO阻塞

from gevent import monkey
monkey.patch_all()  # 检测接下来导入的所有模块当中的IO事件，并且打一个包，然后gevent就可以识别了
import time
import gevent   # 内部使用了greenlet的切换机制  实现了遇到IO自动进行切换def eat():print('start eating')time.sleep(1)print('eating finished')def sleep():print('start sleeping')time.sleep(1)print('sleeping finished')g1 = gevent.spawn(eat)
g2 = gevent.spawn(sleep)
g1.join()  # 可以有效阻塞直至切换
g2.join()# gevent.joinall([g1,g2]])  # 可代替上边两句# 或者，协程的效果更加明显
g_l = []
for  i in range(5):g1 = gevent.spawn(eat)g2 = gevent.spawn(sleep)g_l.append(g1)g_l.append(g2)
gevent.joinall(g_l)

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

 

 

总结和补充：

专业切换：             yield 快                                                                          greenlet 慢

两个协程模块：      gevent - 基于greenlet - 使用更方便 性能相对低             asyncio - 基于yield - 性能更好，更底层更原生

                               flask 支持协程 基于gevent的                                           twisted sanic tornado 基于asyncio 异步框架

 

# 协程的本质是一条线程

1.不能利用多核

 2.用户级的概念,操作系统不可见

3.协程不存在数据安全问题

 

# 切换 一条线程

# 操作系统感知到线程一直在运行 就减少了线程进入阻塞状态的次数,从而提高了效率

# 协程实际的定义 : 在一条线程之间来回切换

 

1、yield和函数作比较 yield进行切换实际上会浪费时间， 即便是程序级别的切换也会浪费时间

 2、500个client并发的server的效率计算，协程的处理并发能力 很强

3、geturl爬虫的练习,协程和函数做对比，协程的速度快 gevent去处理问题实际上很简便 直接扔给spawn就行了

 

# 进程   cpu个数的1-2倍 对于其他的语言 来说 进程是不常开的

# 线程   推荐线程池中的线程数   CPU个数 * 5

# 协程   500并发

 

Gevent模块实现socketserver并发

# server端
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import socket
import geventdef task(conn):while True:msg = conn.recv(1024).decode()ret_msg = msg.upper().encode()conn.send(ret_msg)server = socket.socket()
server.bind(("127.0.0.1", 9999))
server.listen(5)while True:conn, addr = server.accept()g = gevent.spawn(task, conn)

# client端
import socketclient = socket.socket()
client.connect(("127.0.0.1", 9999))while True:client.send(b'hello')recv_msg = client.recv(1024).decode()print(recv_msg)

 

Gevent模块的实际应用

 

应用到进程、线程、协程的场景：爬虫、文件操作