并发编程之协程

主要知识点：

　　　一、协程介绍

　　  二、greenle模块

　　  三、gevent模块

1️⃣ 协程介绍

　　1、前言+回顾

　　　　1.1 并发的本质　　　

　　　　基于单线程来实现并发，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，为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态。
　　　
　　   1.2 并发实现过程：

　　　　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或有一个优先级更高的程序替代了它。
　　　　
　　　 1.3 图示如下：
　　　　
      

　　针对上图的几点理解：
　　第一点：第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，
　　　　如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。
　　　　我们之前学过的yield，就是一种在单线程下可以保存任务状态的方法，我们一起回顾一下相关知识点：
　　

#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

　　实例：

#！/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
# write by congcong

# 1、并发执行
import time
def producer():
    g = consumer()
    next(g)
    for i in range(1000000):
        g.send(i)

def consumer():
    while True:
        res = yield

start_time = time.time()
producer()
stop_time = time.time()
print(stop_time-start_time)

#0.12500381469726562 # 并发，纯计算加来回切换（计算时长等于各个线程之和，总时长并不会减少），耗时反而长

　　第二点：第一种情况的切换。在任务一遇到io情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间

　　　　完成任务二的计算，效率的提升就在于此。　

# 2、串行执行
import time
def producer():
    res = []
    for i in range(1000000):
        res.append(i)
    return res

def consumer(res):
    pass
start_time = time.time()
res = producer()
consumer(res)
stop_time = stop_time
print(stop_time-start_time)

# 0.0  # 串行，仅计算，耗时反而短

注意：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。

　　2、协程

　　　　2.1 协程的定义：

　　　　　　协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。

　　　　简单总结就是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。

　　　　2.2 协程的本质：

　　　　　　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

　　　　　协程和线程的区别：线程由操作系统控制切换，而协程是用户在单线程内控制的切换。

　　　　　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）

···　　　2.3 协程的优缺点

　　　　　　优点：　　

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：

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

　　　　2.4 总结协程的特点

1、必须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））

2️⃣ greenlet模块

　　1、为什么需要greenlet模块
　　如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，
　　然后再调用send，非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换。
　　2、实例：
    注意：需要先安装greenlet模块（进入管理员cmd窗口中输入：pip install greenlet）
　　

#！/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
# write by congcong

from greenlet import greenlet
import time
def eat(name):
    print('%s eats 1'%name)
    #time.sleep(6)   # 会一直卡在此处，表明无法检测IO阻塞
    g2.switch('cc')  # 仅第一次需要传参，切换到play函数
    print('%s eats 2'%name)
    g2.switch()

def play(name):
    print('%s plays 1'%name)
    g1.switch() # 不需要传参，切换到eat函数
    print('%s plays 2'%name)

g1 = greenlet(eat)
g2 = greenlet(play)

g1.switch('cc') # 仅第一次需要传参

'''
cc eats 1
cc plays 1
cc eats 2
cc plays 2
'''

　　3、不足：

　　　　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。

　

3️⃣ gevent模块

　　1、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。

　　2、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

　　3、实例：

　　　　注意：首先安装genent模块（pip install gevent）;要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头.　

　　　　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　

#！/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
# write by congcong
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
import gevent
import time

def eat(name):
    print('%s eats 1'%name)
    time.sleep(3) # 模拟IO阻塞，使CPU切换这个线程的其他任务执行
    print('%s eats 2'%name)

def play(name):
    print('%s play 1'%name)
    time.sleep(4)
    print('%s play 2'%name)

g1 = gevent.spawn(eat,'cc')
g2 = gevent.spawn(play,'cc')

# time.sleep(5) 不科学，当并发的时间未知时不可用

# g1.join()
# g2.join()

gevent.joinall([g1,g2]) # 与前两个表达式的效果相同，等待所有进程结束

'''运行结果：
cc eats 1
cc play 1
cc eats 2
cc play 2
'''

4️⃣ 练习：通过gevent实现单线程下的socket并发。

　　　　注意：from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞

参考答案：

　　　　服务端：

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

#如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的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)

　　　　客户端（实现多线程并发）：

from threading import Thread
from socket import *
import threading

def client(server_ip,port):
    c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内，放在函数外则被所有线程共享，则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口永远一样了
    c.connect((server_ip,port))

    count=0
    while True:
        c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))
        msg=c.recv(1024)
        print(msg.decode('utf-8'))
        count+=1
if __name__ == '__main__':
    for i in range(500):
        t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))
        t.start()