python 协程

协程

协程又称微线程，英文名coroutine。协程是用户态的一种轻量级线程，是由用户程序自己控制调度。基于这一原理，协程能在单线程下实现并发。我们知道进程是操作系统分配资源的基本单位，线程是CPU任务调度和执行的最小单位。线程之间的切换是由于线程A遇到了等待操作（比如I/O阻塞）或者计算时间过长，由操作系统控制切换到另一线程B。而协程在遇到阻塞的时候，通过用户程序切换到另一协程，这个切换过程由程序控制，所以对操作系统来说是无感知的。相比较来说通过程序切换，比操作系统层面的切换，开销要小的多的多。

协程是一种轻量级线程， 可以在单线程中实现“并发”操作。
协程不是计算机提供的，计算机只提供：进程、线程。协程是人工创造的一种用户态切换的微进程，使用一个线程去来回切换多个进程。

为什么需要协程？

导致Python不能充分利用多线程来实现高并发，在某些情况下使用多线程可能比单线程效率更低。

由于进程和线程的切换都要消耗时间，保存线程进程当前状态以便下次继续执行。在不怎么需要cpu的程序中，即相对于IO密集型的程序，协程相对于线程进程资源消耗更小，切换更快，更适用于IO密集型。所以Python中出现了协程

协程也是单线程的，没法利用cpu的多核，想利用cpu多核可以通过，进程+协程的方式，又或者进程+线程+协程。

因为协程中获取状态或将状态传递给协程。进程和线程都是通过CPU的调度实现不同任务的有序执行，而协程是由用户程序自己控制调度的，也没有线程切换的开销，所以执行效率极高。

协程与子线程的区别

• 子程序：子程序是按层级，按顺序调用的，如A 调B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。子程序调用通过栈实现的（调用压栈，返回出栈），一个线程执行一个子程序。子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。
• 协程：协程本质也是特殊的子程序，但与线程执行过程却有很大不同，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的程序，当再次调用时，程序再接着上次运行的状态继续运行。(核心特点是可中断，状态保持，有点类似CPU的上下文切换)

进程，线程，协程

首先，一条线程是进程中一个单一的顺序控制流，一个进程可以并发多个线程执行不同任务。协程由单一线程内部发出控制信号进行调度，而非受到操作系统管理，因此协程没有切换开销和同步锁机制，具有极高的执行效率。

线程的切换非常耗性能。但是协程的切换只是单纯的操作CPU的上下文，所以一秒钟切换个上百万次系统都抗的住。

协程的工作原理

1. 协程由于由程序主动控制切换，没有线程切换的开销，所以执行效率极高。对于IO密集型任务非常适用，如果是cpu密集型，推荐多进程+协程的方式。
2. 线程的切换会保存到CPU的栈里，协程拥有自己的寄存器上下文和栈，
3. 协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈
4. 协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态
5. 协程最主要的作用是在单线程的条件下实现并发的效果，但实际上还是串行的（像yield一样）

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.

协程的主要特色

• 协程间是协同调度的，这使得并发量数万以上的时候，协程的性能是远远高于线程。
• 注意这里也是“并发”，不是“并行”。

协程的优缺点

协程优点

• 无需线程上下文切换的开销
• 无需原子操作(不会被线程调度机制打断的操作)锁定以及同步的开销
• 方便切换控制流，简化编程模型
• 适合高并发处理场景

协程缺点

• 无法利用多核资源，本质是单核的，它不能同时将单个CPU的多个核用上，协程需要和进程配合才能运行在多CPU上。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，多个任务一旦有一个阻塞没有切，整个线程都阻塞在原地，该线程内的其余的任务都不能执行了（可以解决）

协程的实现

协程，又称微线程，纤程,也称为用户级线程，在不开辟线程的基础上完成多任务，也就是在单线程的情况下完成多任务，多个任务按照一定顺序交替执行。通俗理解只要在def里面只看到一个yield关键字表示就是协程

为了更好使用协程来完成多任务，python中的greenlet模块对其封装，从而使得切换任务变的更加简单

gevent 是对greenlet进行的封装，而greenlet 又是对yield进行封装。gevent只用起一个线程，当请求发出去后 gevent就不管，永远就只有一个线程工作，谁先回来谁先处理。

为什么协程能够遇到 I/O 自动切换 ？greenlet是C语言写的一个模块，遇到 I/O 手动切换，协程有一个gevent模块，封装了greenlet模块，遇到 I/O自动切换。

Python 对协程的支持经历了多个版本：

Python2.x 对协程的支持比较有限，通过 yield 关键字支持的生成器实现了一部分协程的功能但不完全。第三方库 gevent 对协程有更好的支持。
Python3.4 中提供了 asyncio 模块。
Python3.5 中引入了 async/await 关键字。
Python3.6 中 asyncio 模块更加完善和稳定。
Python3.7 中内置了 async/await 关键字。

yield 关键字

在认识学习协程之前，首先要解一下 生成器（Generator），其本质其实是在迭代器的基础上，实现了 yield。

yield关键字通过生成器实现协程

#coding:utf-8
import timen=0
def producer():global nwhile True:time.sleep(1)n+=1print("product no.%d ball"%n, time.strftime("%X"))yield
def consumer():while True:next(prd)print("cunsum 1 ball", time.strftime("%X"))
if __name__ == "__main__":prd = producer()consumer()
----------------------------------
('product no.1 ball', '14:13:00')
('cunsum 1 ball', '14:13:00')
('product no.2 ball', '14:13:01')
('cunsum 1 ball', '14:13:01')
('product no.3 ball', '14:13:02')
('cunsum 1 ball', '14:13:02')
...

执行步骤解析：

1. prd = producer()，第一次执行会返回一个生成器对象，而不会真正的执行该函数
2. consumer()，调用并运行该函数，死循环，然后执行next(prd)执行第一步的生成器对象
3. 执行producer，死循环，输出生产包子语句，遇到yield择执行挂起并返回到consumer中继续执行上次next()后的代码，然后次循环再次来到next()
4. 程序又返回到上次yield挂起的地方继续执行，依次循环执行，达到并发效果。

所以在遇到需要cpu等待的操作主动让出cpu，记住函数执行的位置，下次切换回来继续执行才能算是并发的运行，提高程序的并发效果。
协程之间执行任务按照一定顺序交替执行

greenlet 模块

为了更好使用协程来完成多任务，python中的greenlet模块对yield封装，从而使得切换任务变的更加简单

#coding:utf-8
import greenlet
import time# 任务1
def work1():for i in range(3):print("work1...")time.sleep(0.2)# 切换到协程2里面执行对应的任务g2.switch()# 任务2
def work2():for i in range(3):print("work2...")time.sleep(0.2)# 切换到第一个协程执行对应的任务g1.switch()if __name__ == '__main__':# 创建协程指定对应的任务g1 = greenlet.greenlet(work1)g2 = greenlet.greenlet(work2)# 切换到第一个协程执行对应的任务g1.switch()
--------------------------------------
work1...
work2...
work1...
work2...
work1...
work2...

gevent 模块

greenlet已经实现了协程，但是这个还要人工切换，这里介绍一个比greenlet更强大而且能够自动切换任务的第三方库，那就是gevent。

gevent内部封装的greenlet，其原理是当一个greenlet遇到IO(指的是input output 输入输出，比如网络、文件操作等)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操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO

gevent的使用

#coding:utf-8
import geventdef work(n):for i in range(n):# 获取当前协程print(gevent.getcurrent(), i)g1 = gevent.spawn(work, 5)
g2 = gevent.spawn(work, 4)
g3 = gevent.spawn(work, 3)
g1.join()
g2.join()
g3.join()
-----------------------------
(<Greenlet at 0x2a23e88L: work(5)>, 0)
(<Greenlet at 0x2a23e88L: work(5)>, 1)
(<Greenlet at 0x2a23e88L: work(5)>, 2)
(<Greenlet at 0x2a23e88L: work(5)>, 3)
(<Greenlet at 0x2a23e88L: work(5)>, 4)
(<Greenlet at 0x2e250e0L: work(4)>, 0)
(<Greenlet at 0x2e250e0L: work(4)>, 1)
(<Greenlet at 0x2e250e0L: work(4)>, 2)
(<Greenlet at 0x2e250e0L: work(4)>, 3)
(<Greenlet at 0x2e25178L: work(3)>, 0)
(<Greenlet at 0x2e25178L: work(3)>, 1)
(<Greenlet at 0x2e25178L: work(3)>, 2)

可以看到，3个greenlet是顺序运行而不是交替运行

gevent切换执行

#coding:utf-8
import geventdef work(n):for i in range(n):# 获取当前协程print(gevent.getcurrent(), i)#用来模拟一个耗时操作，注意不是time模块中的sleepgevent.sleep(1)g1 = gevent.spawn(work, 5)
g2 = gevent.spawn(work, 4)
g3 = gevent.spawn(work, 3)
g1.join()
g2.join()
g3.join()
-----------------------------
(<Greenlet at 0x2ae3e88L: work(5)>, 0)
(<Greenlet at 0x2e350e0L: work(4)>, 0)
(<Greenlet at 0x2e35178L: work(3)>, 0)
(<Greenlet at 0x2ae3e88L: work(5)>, 1)
(<Greenlet at 0x2e35178L: work(3)>, 1)
(<Greenlet at 0x2e350e0L: work(4)>, 1)
(<Greenlet at 0x2ae3e88L: work(5)>, 2)
(<Greenlet at 0x2e350e0L: work(4)>, 2)
(<Greenlet at 0x2e35178L: work(3)>, 2)
(<Greenlet at 0x2ae3e88L: work(5)>, 3)
(<Greenlet at 0x2e350e0L: work(4)>, 3)
(<Greenlet at 0x2ae3e88L: work(5)>, 4)

monkey.patch_all()
用过 gevent 的开发者都知道，在开头导入monkey.patch_all()，非常重要，会自动将 python 的一些标准模块替换成 gevent 框架，这个补丁其实存在着一些坑：

monkey.patch_all()，网上一般叫猴子补丁。如果使用了这个补丁，gevent 直接修改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，而变为协作式运行。有些地方使用标准库会由于打了补丁而出现奇怪的问题（比如会影响 multiprocessing 的运行）
和一些第三方库不兼容（比如不能兼容 kazoo）。若要运用到项目中，必须确保其他用到的网络库明确支持Gevent。

在实际情况中协程和进程的组合非常常见，两个结合可以大幅提升性能，但直接使用猴子补丁会导致进程运行出现问题。其实可以按以下办法解决，将 thread 置成 False，缺点是无法发挥 monkey.patch_all() 的全部性能：

monkey.patch_all(thread=False, socket=False, select=False)

#coding:utf-8
import gevent
import time
from gevent import monkey# 打补丁，让gevent框架识别耗时操作，比如：time.sleep，网络请求延时
monkey.patch_all()# 任务1
def work1(num):for i in range(num):print("work1....")time.sleep(0.2)# 任务1
def work2(num):for i in range(num):print("work2....")time.sleep(0.2)if __name__ == '__main__':# 创建协程指定对应的任务g1 = gevent.spawn(work1, 3)g2 = gevent.spawn(work2, 3)# 主线程等待协程执行完成以后程序再退出g1.join()g2.join()
--------------------------------------
work1....
work2....
work1....
work2....
work1....
work2....

对比前面"greenlet 模块"的示例，遇到耗时操作时，我们不需要手动切换协程

如果使用的协程过多，如果想启动它们就需要一个一个的去使用join()方法去阻塞主线程，这样代码会过于冗余，可以使用gevent.joinall()方法启动需要使用的协程

#coding:utf-8
import time
import geventdef work1():for i in range(5):print("work1工作了{}".format(i))gevent.sleep(1)def work2():for i in range(5):print("work2工作了{}".format(i))gevent.sleep(1)if __name__ == '__main__':gevent.joinall([gevent.spawn(work1),  gevent.spawn(work2)])  # 参数可以为list，set或者tuple

Pool 限制并发

协程虽然是轻量级线程，但并发数达到一定量级后，会把系统的文件句柄数占光。所以需要通过 Pool 来限制并发数。

 #coding:utf-8
import gevent
from gevent.pool import Pool
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import time,datetimedef test(tm):time.sleep(tm)print('时间：{}'.format(datetime.datetime.now()))if __name__ =='__main__':task = []# 限制最大并发pool = Pool(5)# 分配100个任务，最大并发数为5for i in range(20):task.append(pool.spawn(test,2))gevent.joinall(task)
----------------------------------------
时间：2023-12-13 11:33:18.082000
时间：2023-12-13 11:33:18.082000
时间：2023-12-13 11:33:18.082000
时间：2023-12-13 11:33:18.082000
时间：2023-12-13 11:33:18.082000
...
时间：2023-12-13 11:33:24.088000
时间：2023-12-13 11:33:24.088000