一、协程介绍
协程 ，又被称为微线程或者纤程，是一种用户态的轻量级线程，英文名Coroutine，它是实现多任务的一种方式。
其本质就是一个单线程，协程的作用就是在一个线程中人为控制代码块的执行顺序。
在一个线程中有很多函数，我们称这些函数为子程序。当一个子程序A在执行过程中可以中断执行，切换到子程序B，执行子程序B。而在适当的时候子程序B还可以切换回子程序A，去接着子程序A之前中断的地方（即回到子程序A切换到子程序B之前的状态）继续往下执行，这个过程，我们可以称之为协程。
二、Yield生成器的方式实现协程
在Python中，yield（生成器）可以很容易的实现上述的功能，从一个函数切换到另外一个函数。
由于比较繁琐，这里不再赘述，可以参考：https://blog.csdn.net/weixin_41599977/article/details/93656042
三、Greenlet模块
Greenlet是一个用C实现的协程模块，相比于python自带的yield，它可以使你在任意函数之间随意切换，而不需把这个函数先声明为generator。
安装：
pip3 install greenlet
from greenlet import greenlet import time def task_1(): while True: print("--This is task 1!--") g2.switch() # 切换到g2中运行 time.sleep(0.5) def task_2(): while True: print("--This is task 2!--") g1.switch() # 切换到g1中运行 time.sleep(0.5) if __name__ == "__main__": g1 = greenlet(task_1) # 定义greenlet对象 g2 = greenlet(task_2) g1.switch() # 切换到g1中运行
运行输出：
--This is task 1!-- --This is task 2!-- --This is task 1!-- --This is task 2!-- --This is task 1!-- --This is task 2!-- --This is task 1!-- --This is task 2!--
四、Gevent模块
Greenlet已经实现了协程，但是这个需要人工切换，很麻烦。
Python中还有一个能够自动切换任务的模块gevent，其原理是当一个greenlet遇到IO操作(比如网络、文件操作等)时，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，在适当的时候切换回来继续执行。
由于IO操作比较耗时，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。
安装：
pip3 install gevent
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，spawn是异步提交任务 g2=gevent.spawn(func2) g1.join() #等待g1结束 g2.join() #等待g2结束 有人测试的时候会发现，不写第二个join也能执行g2，是的，协程帮你切换执行了，但是你会发现，如果g2里面的任务执行的时间长，但是不写join的话，就不会执行完等到g2剩下的任务了 #或者上述两步合作一步： gevent.joinall([g1,g2]) g1.value #拿到func1的返回值
遇到IO阻塞时会自动切换任务：
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])
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
或者我们干脆认为：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() # 必须写在最上面，这句话后面的所有阻塞全部能够识别了 import gevent # 直接导入即可 import time def eat(): # print() print('eat food 1') time.sleep(2) # 加上monkey就能够识别到time模块的sleep了 print('eat food 2') def play(): print('play 1') time.sleep(1) # 来回切换，直到一个I/O的时间结束，这里都是我们个gevent做得，不再是控制不了的操作系统了。 print('play 2') g1 = gevent.spawn(eat) g2 = gevent.spawn(play) gevent.joinall([g1, g2]) print('主')
协程是通过自己的程序（代码）来进行切换的，只有遇到协程模块能够识别的IO操作的时候，程序才会进行任务切换，实现并发效果，如果所有程序都没有IO操作，那么就基本属于串行执行了。
五、Python3.x协程
Python3.x系列的协程有很多不同的地方，这里介绍下主要的：
1、asyncio
- asyncio是Python3.4引进的标准库，直接内置了对IO的支持，asyncio的操作，需要在coroutine中通过yield from完成。
import asyncio @asyncio.coroutine def get_body(i): print(f'start{i}') yield from asyncio.sleep(1) print(f'end{i}') loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [get_body(i) for i in range(5)] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close()
输出结果：
start4
start0
start1
start3
start2
end4
end0
end1
end3
end2
它的效果是和Gevent一样的，遇到IO操作的时候，自动切换上下文。
不同的是，它对tasks的操作：task先把这个5个参数不同的函数全部加载进来，然后执行任务，任务执行是无序的。
@asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine类型，然后把这个coroutine扔到eventloop中执行
yield from 语法让我们方便的调用另一个generator。由于asyncio.sleep()也是一个coroutine，线程不会等待，直接中断执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时，线程可以从yield from拿到返回值（此处是None）,然后接着执行下一行语句。
2、async/await
在Python3.5的时候，asyncio添加了两个关键字aysnc和await，让coroutine语法更简洁。async关键字可以将一个函数修饰为协程对象，await关键字可以将需要耗时的操作挂起，一般多是IO操作。import asyncio async def get_body(i): print(f'start{i}') await asyncio.sleep(1) print(f'end{i}') loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [get_body(i) for i in range(5)] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close()
运行结果：
start3
start4
start1
start0
start2
end3
end4
end1
end0
end2
Python3.7以后的版本使用asyncio.run即可。此函数总是会创建一个新的事件循环并在结束时关闭之。它应当被用作 asyncio 程序的主入口点，理想情况下应当只被调用一次。
import asyncio async def work(x): # 通过async关键字定义一个协程 for _ in range(3): print('Work {} is running ..'.format(x)) coroutine_1 = work(1) # 协程是一个对象，不能直接运行 # 方式一： loop = asyncio.get_event_loop() # 创建一个事件循环 result = loop.run_until_complete(coroutine_1) # 将协程对象加入到事件循环中，并执行 print(result) # 协程对象并没有返回结果，打印None # 方式二： # asyncio.run(coroutine_1) #创建一个新的事件循环，并以coroutine_1为程序的主入口，执行完毕后关闭事件循环
使用asyncio实现的协程的一些特性：
- 使用
async修饰返回的协程对象，不能直接执行，需要添加到事件循环event_loop中执行。 - 协程主要是用于实现并发操作，其本质在同一时刻，只能执行一个任务，并非多个任务同时展开。
- 协程中被挂起的操作，一般都是异步操作，否则使用协程没有啥意义，不能提高执行效率。
- 协程是在一个单线程中实现的，其并发并未涉及到多线程。
六、为什么要使用协程
我们广泛使用的Python解释器是CPython，而CPython解释器中存在GIL锁，它的作用就是防止多线程时线程抢占资源，所以在同一时间只允许一个线程在执行，即使在多核CPU情况下也是一样 ，所以CPU的单核和多核对于多线程的运行效率并没有多大帮助，还要在线程之间的不停切换。
基于以上情况，在一些多线程的场景时，我们就可以使用协程来代替多线程，并且可以做的更灵活。我们下面来看下协程的优势：
1、线程是系统调度的，协程是程序员人为调度的，更加灵活，简化编程模型
2、与多线程相比，协程无需上下文切换的开销，避免了无意义的调度，提高了性能
3、与多线程相比，协程不需要像线程一样，无需原子操作锁定和同步的开销
所以，在处理一些高并发场景时，有时协程比多线程更加适合，比如做爬虫时。
参考文章：
https://www.jianshu.com/p/334388949ac9
https://blog.csdn.net/weixin_41599977/article/details/93656042
https://blog.csdn.net/weixin_44251004/article/details/86594117
https://www.cnblogs.com/cheyunhua/p/11017057.html
https://www.cnblogs.com/russellyoung/p/python-zhi-xie-cheng.html
https://www.cnblogs.com/dbf-/p/11143349.html