1.协程
1.1概念知识
为什么要有协程??
我们对效率的追求不断提高,通过单线程来实现高并发(单核cpu),这样可以规避创建进程所消耗的时间而提高效率,因此才衍生出了协程
协程本质其实是一个线程的多个部分,比线程单位还小
一个线程它一直在使用cpu,所以并不会发生阻塞,对于多个线程,只能有一个线程使用CPU,协程比线程之间的切换和线程的创建销毁所花费的时间空间,开销要小得多
一个线程可以开启多个协程,程序执行过程中,遇到IO操作就冻结当前位置状态去执行其他任务,在执行其他任务过程中,会不断检测上一个冻结的任务是否IO结束,如果结束就继续从冻结的位置开始执行
特点:能够冻结当前程序的执行状态
可以规避IO操作的时间
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
1 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 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
例:
# 串行执行
import time def producer(): res = [] for i in range(10000000): res.append(i) return res def consumer(res): for i in res:pass start = time.time() res = producer() consumer(res) print(time.time() - start) # 1.801424503326416
#基于yield并发执行 import time def consumer(): while True: x=yield def producer(): g=consumer() next(g) for i in range(10000000): g.send(i) start = time.time() producer() print(time.time() - start) # 2.123469591140747
# 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 # 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.
用时间换了空间
总的来说: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
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,在单线程内实现并发效果,可以最大限度地利用CPU
但是,协程本质是在单线程下,无法利用多核,因而一单协程阻塞,整个线程也就over
1.2 Greenlet模块(Python下需要从终端安装)
Greenlet模块和yield没有什么区别,就只是单纯的切,跟效率无关。
from greenlet import greenlet import time def func1(): print(123) g2.switch() # 切到g2执行 time.sleep(1) # 这里sleep只是让你看到效果,他们之间执行还是非常快的 print('abc') def func2(): time.sleep(1) print(456) g1.switch() # 切到g1执行 g1 = greenlet(func1) # 实例化 g2 = greenlet(func2) # 实例化 g1.switch() # 开始运行 # 123 # 456 # abc
1.3 Gevent模块(属于第三方库的模块,可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程,在gevent中用到的主要魔兽就是Greenlet)
模块用法:
#用法 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
# 要用gevent,需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头
# gevent本身不认识其他模块中的IO操作,但如果我们在导入其他模块之前执行from gevent import monkey;monkey.patch_all(),gevent就能够认识在这句话之后导入的模块中的所有IO操作了
from gevent import monkey;monkey.patch_all() # 它会把下面导入的所有的模块中的IO操作都打成一个包,gevent就能够认识这些IO了 import time import gevent # 使用gevent模块来执行多个函数,表示在这些函数遇到IO操作的时候可 # 以在同一个线程中进行切换 from threading import currentThread def eat(): print('eating1',currentThread()) time.sleep(1) print('eating2') def play(): print('playing1',currentThread()) time.sleep(1) print('playing2') g1 = gevent.spawn(eat) # spawn来发布协程任务 g2 = gevent.spawn(play) g1.join() # join负责开启并等待任务执行结束 g2.join()
1.4 基于gevent下的同步与异步
关于异步和同步的测试:
from gevent import monkey;monkey.patch_all() import gevent import time def task(i): time.sleep(0.5) print(i) def sync(): # 同步 for i in range(10): task(i) def async(): # 异步 #gevent.joinall([gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]) g_lst = [] for i in range(10): g = gevent.spawn(task, i) g_lst.append(g) # for g in g_lst:g.join() gevent.joinall(g_lst) async() print('-'*20) # 分界线 sync()
协程在爬虫爬去页面方面的使用:
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))
通过gevent实现单线程下的socket并发
server端:
from gevent import monkey;monkey.patch_all() import socket import gevent def async_talk(conn): try: while True: conn.send(b'hello') ret = conn.recv(1024) print(ret) finally: conn.close() sk = socket.socket() sk.bind(('127.0.0.1',9000)) sk.listen() while True: conn,addr = sk.accept() gevent.spawn(async_talk,conn) sk.close()
client端:
import socket from threading import Thread def socket_client(): sk = socket.socket() sk.connect(('127.0.0.1',9000)) while True: print(sk.recv(1024)) sk.send(b'bye') sk.close() for i in range(500): Thread(target=socket_client).start() # 同时开启500个
还需补充今天的例子