Python中的协程(Coroutine)操作模块(greenlet、gevent)

来自:网络
时间:2022-05-30
阅读:
免费资源网,https://freexyz.cn/
目录

一、协程介绍

协程:英文名Coroutine,是单线程下的并发,又称微线程,纤程。

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。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。

协程自己本身无法实现并发(甚至性能会降低),协程+IO切换性能提高。

1、介绍

通常程序中子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。

协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时候再返回来接着执行。

注意,在一个子程序中中断,去执行其他子程序,不是函数调用,有点类似CPU的中断。

看起来A、B的执行有点像多线程,但协程的特点在于是一个线程执行,那和多线程比,协程有何优势?

最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显。

第二大优势就是不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行,那怎么利用多核CPU呢?最简单的方法是多进程+协程,既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能。

2、举例

Python对协程的支持是通过generator实现的。

在generator中,我们不但可以通过for循环来迭代,还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。

但是Python的yield不但可以返回一个值,它还可以接收调用者发出的参数。

来看例子:

传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁。

如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过yield跳转到消费者开始执行,待消费者执行完毕后,切换回生产者继续生产,效率极高:

def consumer():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
        r = '200 OK'


def produce(c):
    c.send(None)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
        r = c.send(n)
        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
    c.close()


c = consumer()
produce(c)

执行结果:

[PRODUCER] Producing 1...
[CONSUMER] Consuming 1...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 2...
[CONSUMER] Consuming 2...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 3...
[CONSUMER] Consuming 3...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 4...
[CONSUMER] Consuming 4...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 5...
[CONSUMER] Consuming 5...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK

注意到consumer函数是一个generator,把一个consumer传入produce后:

  • 首先调用c.send(None)启动生成器;
  • 然后,一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行;
  • consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回;
  • produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息;
  • produce决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束。

整个流程无锁,由一个线程执行,produceconsumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。

最后套用Donald Knuth的一句话总结协程的特点:“子程序就是协程的一种特例。”

3、优点如下:

  • 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
  • 单线程内就可以实现并发的效果,最大限度地利用cpu

4、缺点如下:

  • 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
  • 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

5、总结协程特点:

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

二、greenlet(绿叶)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。

1、安装模块

pip3 install greenlet

2、greenlet实现状态切换

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。

from greenlet import greenlet


def eat(name):
    print('%s eat 1' % name)
    g2.switch('nick')
    print('%s eat 2' % name)
    g2.switch()


def play(name):
    print('%s play 1' % name)
    g1.switch()
    print('%s play 2' % name)


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

g1.switch('nick')  # 可以在第一次switch时传入参数,以后都不需要

3、效率对比

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。

#顺序执行
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res+=i

def f2():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res*=i

start=time.time()
f1()
f2()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337

#切换
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res+=i
        g2.switch()

def f2():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res*=i
        g1.switch()

start=time.time()
g1=greenlet(f1)
g2=greenlet(f2)
g1.switch()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524

三、gevent模块

Gevent 是一个第三方库,可以轻松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。

1、安装

pip3 install gevent

2、 用法介绍

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

#上述两步合成一步:
gevent.joinall([g1,g2])
g1.value
:#拿到func1的返回值

1、遇到io主动切换

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])
print('主')

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。

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

import gevent
import time

def eat():
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)
    print('eat food 2')

def play():
    print('play 1')
    time.sleep(1)
    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

2、 查看threading.current_thread().getName()

我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2,查看的结果为DummyThread-n,即假线程

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import threading
import gevent
import time

def eat():
    print(threading.current_thread().getName())
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)
    print('eat food 2')

def play():
    print(threading.current_thread().getName())
    print('play 1')
    time.sleep(1)
    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

3、Gevent之同步与异步

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()

import time

def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    time.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)


def synchronous():  # 同步
    for i in range(10):
        task(i)

def asynchronous(): # 异步
    g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
    joinall(g_l)
    print('DONE')
    
if __name__ == '__main__':
    print('Synchronous:')
    synchronous()
    print('Asynchronous:')
    asynchronous()

#  上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。
#  初始化的greenlet列表存放在数组threads中,此数组被传给gevent.joinall 函数,
#  后者阻塞当前流程,并执行所有给定的greenlet任务。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。

4、Gevent之应用

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。

1、 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)

2、多线程并发多个客户端

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()

到此这篇关于Python协程操作模块的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

免费资源网,https://freexyz.cn/
返回顶部
顶部