python---------协程

协程

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。

协程拥有自己的寄存器上下文和栈。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。因此：

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，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

协程的好处：

  • 无需线程上下文切换的开销
  • 无需原子操作锁定及同步的开销
    • 　　"原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。
  • 方便切换控制流，简化编程模型
  • 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

缺点：

  • 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,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.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
  • 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

使用yield实现协程操作例子　　

import time
import queue
def consumer(name):
    print("--->starting eating baozi...")
    while True:
        new_baozi = yield
        print("[%s] is eating baozi %s" % (name,new_baozi))
        #time.sleep(1)

def producer():

    r = con.__next__()
    r = con2.__next__()
    n = 0
    while n < 5:
        n +=1
        con.send(n)
        con2.send(n)
        print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s" %n )

if __name__ == ‘__main__‘:
    con = consumer("c1")
    con2 = consumer("c2")
    p = producer()

看楼上的例子，我问你这算不算做是协程呢？你说，我他妈哪知道呀，你前面说了一堆废话，但是并没告诉我协程的标准形态呀，我腚眼一想，觉得你说也对，那好，我们先给协程一个标准定义，即符合什么条件就能称之为协程：

  1. 必须在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. 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程

基于上面这4点定义，我们刚才用yield实现的程并不能算是合格的线程，因为它有一点功能没实现，哪一点呢？

Greenlet

greenlet（手动切换）是一个用C实现的协程模块，相比与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

　　

# -*- coding:utf-8 -*-

from greenlet import greenlet

def test1():
    print(12)
    gr2.switch()
    print(34)
    gr2.switch()

def test2():
    print(56)
    gr1.switch()
    print(78)

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()

感觉确实用着比generator还简单了呢，但好像还没有解决一个问题，就是遇到IO操作，自动切换，对不对？

Gevent

Gevent（自动切换） 是一个第三方库（需要手动安装），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。

import gevent

def func1():
    print(‘\033[31;1m李闯在跟海涛搞...\033[0m‘)
    gevent.sleep(2)
    print(‘\033[31;1m李闯又回去跟继续跟海涛搞...\033[0m‘)

def func2():
    print(‘\033[32;1m李闯切换到了跟海龙搞...\033[0m‘)
    gevent.sleep(1)
    print(‘\033[32;1m李闯搞完了海涛，回来继续跟海龙搞...\033[0m‘)

gevent.joinall([
    gevent.spawn(func1),
    gevent.spawn(func2),
    #gevent.spawn(func3),
])

输出：

李闯在跟海涛搞...
李闯切换到了跟海龙搞...
李闯搞完了海涛，回来继续跟海龙搞...
李闯又回去跟继续跟海涛搞...

同步与异步的性能区别 

import gevent

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

def synchronous():
    for i in range(1,10):
        task(i)

def asynchronous():
    threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
    gevent.joinall(threads)

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。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。　　

遇到IO阻塞时会自动切换任务

from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import gevent
from  urllib.request import urlopen

def f(url):
    print(‘GET: %s‘ % url)
    resp = urlopen(url)
    data = resp.read()
    print(‘%d bytes received from %s.‘ % (len(data), url))

gevent.joinall([
        gevent.spawn(f, ‘https://www.python.org/‘),
        gevent.spawn(f, ‘https://www.yahoo.com/‘),
        gevent.spawn(f, ‘https://github.com/‘),
])

通过gevent实现单线程下的多socket并发

server side 

import sys
import socket
import time
import gevent

from gevent import socket,monkey
monkey.patch_all()

def server(port):
    s = socket.socket()
    s.bind((‘0.0.0.0‘, port))
    s.listen(500)
    while True:
        cli, addr = s.accept()
        gevent.spawn(handle_request, cli)

def handle_request(conn):
    try:
        while True:
            data = conn.recv(1024)
            print("recv:", data)
            conn.send(data)
            if not data:
                conn.shutdown(socket.SHUT_WR)

    except Exception as  ex:
        print(ex)
    finally:
        conn.close()
if __name__ == ‘__main__‘:
    server(8001)

client side 

import socket

HOST = ‘localhost‘    # The remote host
PORT = 8001           # The same port as used by the server
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect((HOST, PORT))
while True:
    msg = bytes(input(">>:"),encoding="utf8")
    s.sendall(msg)
    data = s.recv(1024)
    #print(data)

    print(‘Received‘, repr(data))
s.close()

import socket
import threading

def sock_conn():

    client = socket.socket()

    client.connect(("localhost",8001))
    count = 0
    while True:
        #msg = input(">>:").strip()
        #if len(msg) == 0:continue
        client.send( ("hello %s" %count).encode("utf-8"))

        data = client.recv(1024)

        print("[%s]recv from server:" % threading.get_ident(),data.decode()) #结果
        count +=1
    client.close()

for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=sock_conn)
    t.start()

并发100个sock连接

并发100个sock连接

论事件驱动与异步IO

通常，我们写服务器处理模型的程序时，有以下几种模型：

（1）每收到一个请求，创建一个新的进程，来处理该请求；

（2）每收到一个请求，创建一个新的线程，来处理该请求；

（3）每收到一个请求，放入一个事件列表，让主进程通过非阻塞I/O方式来处理请求

上面的几种方式，各有千秋，

第（1）中方法，由于创建新的进程的开销比较大，所以，会导致服务器性能比较差,但实现比较简单。

第（2）种方式，由于要涉及到线程的同步，有可能会面临死锁等问题。

第（3）种方式，在写应用程序代码时，逻辑比前面两种都复杂。

综合考虑各方面因素，一般普遍认为第（3）种方式是大多数网络服务器采用的方式

看图说话讲事件驱动模型

在UI编程中，常常要对鼠标点击进行相应，首先如何获得鼠标点击呢？
方式一：创建一个线程，该线程一直循环检测是否有鼠标点击，那么这个方式有以下几个缺点：
1. CPU资源浪费，可能鼠标点击的频率非常小，但是扫描线程还是会一直循环检测，这会造成很多的CPU资源浪费；如果扫描鼠标点击的接口是阻塞的呢？
2. 如果是堵塞的，又会出现下面这样的问题，如果我们不但要扫描鼠标点击，还要扫描键盘是否按下，由于扫描鼠标时被堵塞了，那么可能永远不会去扫描键盘；
3. 如果一个循环需要扫描的设备非常多，这又会引来响应时间的问题；
所以，该方式是非常不好的。

方式二：就是事件驱动模型
目前大部分的UI编程都是事件驱动模型，如很多UI平台都会提供onClick()事件，这个事件就代表鼠标按下事件。事件驱动模型大体思路如下：
1. 有一个事件（消息）队列；
2. 鼠标按下时，往这个队列中增加一个点击事件（消息）；
3. 有个循环，不断从队列取出事件，根据不同的事件，调用不同的函数，如onClick()、onKeyDown()等；
4. 事件（消息）一般都各自保存各自的处理函数指针，这样，每个消息都有独立的处理函数；

事件驱动编程是一种编程范式，这里程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环，当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。另外两种常见的编程范式是（单线程）同步以及多线程编程。

让我们用例子来比较和对比一下单线程、多线程以及事件驱动编程模型。下图展示了随着时间的推移，这三种模式下程序所做的工作。这个程序有3个任务需要完成，每个任务都在等待I/O操作时阻塞自身。阻塞在I/O操作上所花费的时间已经用灰色框标示出来了。

在单线程同步模型中，任务按照顺序执行。如果某个任务因为I/O而阻塞，其他所有的任务都必须等待，直到它完成之后它们才能依次执行。这种明确的执行顺序和串行化处理的行为是很容易推断得出的。如果任务之间并没有互相依赖的关系，但仍然需要互相等待的话这就使得程序不必要的降低了运行速度。

在多线程版本中，这3个任务分别在独立的线程中执行。这些线程由操作系统来管理，在多处理器系统上可以并行处理，或者在单处理器系统上交错执行。这使得当某个线程阻塞在某个资源的同时其他线程得以继续执行。与完成类似功能的同步程序相比，这种方式更有效率，但程序员必须写代码来保护共享资源，防止其被多个线程同时访问。多线程程序更加难以推断，因为这类程序不得不通过线程同步机制如锁、可重入函数、线程局部存储或者其他机制来处理线程安全问题，如果实现不当就会导致出现微妙且令人痛不欲生的bug。

在事件驱动版本的程序中，3个任务交错执行，但仍然在一个单独的线程控制中。当处理I/O或者其他昂贵的操作时，注册一个回调到事件循环中，然后当I/O操作完成时继续执行。回调描述了该如何处理某个事件。事件循环轮询所有的事件，当事件到来时将它们分配给等待处理事件的回调函数。这种方式让程序尽可能的得以执行而不需要用到额外的线程。事件驱动型程序比多线程程序更容易推断出行为，因为程序员不需要关心线程安全问题。

当我们面对如下的环境时，事件驱动模型通常是一个好的选择：

  1. 程序中有许多任务，而且…
  2. 任务之间高度独立（因此它们不需要互相通信，或者等待彼此）而且…
  3. 在等待事件到来时，某些任务会阻塞。

当应用程序需要在任务间共享可变的数据时，这也是一个不错的选择，因为这里不需要采用同步处理。

网络应用程序通常都有上述这些特点，这使得它们能够很好的契合事件驱动编程模型。

此处要提出一个问题，就是，上面的事件驱动模型中，只要一遇到IO就注册一个事件，然后主程序就可以继续干其它的事情了，只到io处理完毕后，继续恢复之前中断的任务，这本质上是怎么实现的呢？哈哈，下面我们就来一起揭开这神秘的面纱。。。。

Select\Poll\Epoll异步IO　

http://www.cnblogs.com/alex3714/p/4372426.html　

番外篇 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5876749.html

select 多并发socket 例子

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = ‘Alex Li‘

import select
import socket
import sys
import queue

server = socket.socket()
server.setblocking(0)

server_addr = (‘localhost‘,10000)

print(‘starting up on %s port %s‘ % server_addr)
server.bind(server_addr)

server.listen(5)

inputs = [server, ] #自己也要监测呀,因为server本身也是个fd
outputs = []

message_queues = {}

while True:
    print("waiting for next event...")

    readable, writeable, exeptional = select.select(inputs,outputs,inputs) #如果没有任何fd就绪,那程序就会一直阻塞在这里

    for s in readable: #每个s就是一个socket

        if s is server: #别忘记,上面我们server自己也当做一个fd放在了inputs列表里,传给了select,如果这个s是server,代表server这个fd就绪了,
            #就是有活动了, 什么情况下它才有活动? 当然 是有新连接进来的时候 呀
            #新连接进来了,接受这个连接
            conn, client_addr = s.accept()
            print("new connection from",client_addr)
            conn.setblocking(0)
            inputs.append(conn) #为了不阻塞整个程序,我们不会立刻在这里开始接收客户端发来的数据, 把它放到inputs里, 下一次loop时,这个新连接
            #就会被交给select去监听,如果这个连接的客户端发来了数据 ,那这个连接的fd在server端就会变成就续的,select就会把这个连接返回,返回到
            #readable 列表里,然后你就可以loop readable列表,取出这个连接,开始接收数据了, 下面就是这么干 的

            message_queues[conn] = queue.Queue() #接收到客户端的数据后,不立刻返回 ,暂存在队列里,以后发送

        else: #s不是server的话,那就只能是一个 与客户端建立的连接的fd了
            #客户端的数据过来了,在这接收
            data = s.recv(1024)
            if data:
                print("收到来自[%s]的数据:" % s.getpeername()[0], data)
                message_queues[s].put(data) #收到的数据先放到queue里,一会返回给客户端
                if s not  in outputs:
                    outputs.append(s) #为了不影响处理与其它客户端的连接 , 这里不立刻返回数据给客户端

            else:#如果收不到data代表什么呢? 代表客户端断开了呀
                print("客户端断开了",s)

                if s in outputs:
                    outputs.remove(s) #清理已断开的连接

                inputs.remove(s) #清理已断开的连接

                del message_queues[s] ##清理已断开的连接

    for s in writeable:
        try :
            next_msg = message_queues[s].get_nowait()

        except queue.Empty:
            print("client [%s]" %s.getpeername()[0], "queue is empty..")
            outputs.remove(s)

        else:
            print("sending msg to [%s]"%s.getpeername()[0], next_msg)
            s.send(next_msg.upper())

    for s in exeptional:
        print("handling exception for ",s.getpeername())
        inputs.remove(s)
        if s in outputs:
            outputs.remove(s)
        s.close()

        del message_queues[s]

select socket server

select socket server

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = ‘Alex Li‘

import socket
import sys

messages = [ b‘This is the message. ‘,
             b‘It will be sent ‘,
             b‘in parts.‘,
             ]
server_address = (‘localhost‘, 10000)

# Create a TCP/IP socket
socks = [ socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM),
          socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM),
          ]

# Connect the socket to the port where the server is listening
print(‘connecting to %s port %s‘ % server_address)
for s in socks:
    s.connect(server_address)

for message in messages:

    # Send messages on both sockets
    for s in socks:
        print(‘%s: sending "%s"‘ % (s.getsockname(), message) )
        s.send(message)

    # Read responses on both sockets
    for s in socks:
        data = s.recv(1024)
        print( ‘%s: received "%s"‘ % (s.getsockname(), data) )
        if not data:
            print(sys.stderr, ‘closing socket‘, s.getsockname() )

select socket client

select socket client

selectors模块

This module allows high-level and efficient I/O multiplexing, built upon the select module primitives. Users are encouraged to use this module instead, unless they want precise control over the OS-level primitives used.

import selectors
import socket

sel = selectors.DefaultSelector()

def accept(sock, mask):
    conn, addr = sock.accept()  # Should be ready
    print(‘accepted‘, conn, ‘from‘, addr)
    conn.setblocking(False)
    sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)

def read(conn, mask):
    data = conn.recv(1000)  # Should be ready
    if data:
        print(‘echoing‘, repr(data), ‘to‘, conn)
        conn.send(data)  # Hope it won‘t block
    else:
        print(‘closing‘, conn)
        sel.unregister(conn)
        conn.close()

sock = socket.socket()
sock.bind((‘localhost‘, 10000))
sock.listen(100)
sock.setblocking(False)
sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept)

while True:
    events = sel.select()
    for key, mask in events:
        callback = key.data
        callback(key.fileobj, mask)

数据库操作与Paramiko模块

http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5095821.html

时间： 2024-12-20 13:11:37

python---------协程的相关文章

python协程：yield的使用

本文和大家分享的主要是python协程yield相关内容,一起来看看吧,希望对大家学习python有所帮助. 协程定义 协程的底层架构是在pep342 中定义,并在python2.5 实现的. python2.5 中,yield关键字可以在表达式中使用,而且生成器API中增加了 .send(value)方法.生成器可以使用.send(...)方法发送数据,发送的数据会成为生成器函数中yield表达式的值. 协程是指一个过程,这个过程与调用方协作,产出有调用方提供的值.因此,生成器可以作为协程使用

Python 协程总结

Python 协程总结 理解 协程,又称为微线程,看上去像是子程序,但是它和子程序又不太一样,它在执行的过程中,可以在中断当前的子程序后去执行别的子程序,再返回来执行之前的子程序,但是它的相关信息还是之前的. 优点: 极高的执行效率,因为子程序切换而不是线程切换,没有了线程切换的开销: 不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程在执行: 如果要充分利用CPU多核,可以通过使用多进程+协程的方式 使用 打开asyncio的源代码,可以发现asyncio中的需要用到的文件如下: 下面的则是接下来要总结的

从python协程理解tornado异步

博客原文地址:http://www.v2steve.com/py_tornado_async.html 刚接触tornado时候最疑惑的问题就是tornado.gen.coroutine是怎么实现的.如何在代码中用同步格式实现异步效果.看了几次源码发现其实就是python协程的一个具体应用.下面从生成器开始,说说tornado的异步. python协程 python利用yield关键字实现生成器,yield就像生化危机里的T病毒,被yield感染的函数都不仅仅是函数,而是一个函数生成器.函数生成

00.用 yield 实现 Python 协程

来源:Python与数据分析 链接: https://mp.weixin.qq.com/s/GrU6C-x4K0WBNPYNJBCrMw 什么是协程 引用官方的说法: 协程是一种用户态的轻量级线程,协程的调度完全由用户控制.协程拥有自己的寄存器上下文和栈.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,直接操作栈则基本没有内核切换的开销,可以不加锁的访问全局变量,所以上下文的切换非常快. 与线程相比,协程更轻量.一个Python线程大概占用8M内

Python核心技术与实战——十五|Python协程

我们在上一章将生成器的时候最后写了,在Python2中生成器还扮演了一个重要的角色——实现Python的协程.那什么是协程呢? 协程 协程是实现并发编程的一种方式.提到并发,肯很多人都会想到多线程/多进程模型,这就是解决并发问题的经典模型之一.在最初的互联网世界中,多线程/多进程就在服务器并发中起到举足轻重的作用. 但是随着互联网的发展,慢慢很多场合都会遇到C10K瓶颈,也就是同时连接到服务器的客户达到1W,于是,很多代码就跑崩溃,因为进程的上下文切换占用了大量的资源,线程也顶不住如此巨大的压力

python协程有多厉害？

爬一个××网站上的东西,测算了一下协程的速度提升到底有多大,网站链接就不放了... import requests from bs4 import BeautifulSoup as sb import lxml import time url = 'http://www.××××.com/html/part/index27_' url_list = [] start = time.time() for i in range(2,47): print('get page '+str(i)) hea

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基本上读完了greenlet的源代码,代码不多,就2000行C语言的代码,其中有一部分栈寄存器的修改的代码是由汇编实现的... 一句话来说明greenlet的实现原理:通过栈的复制切换来实现不同协程之间的切换... 那么接下里来具体的来看看greenlet的代码到底是怎么实现的... 好了,先来看看greenlet对象对应的C语言结构体: /** States: stack_stop == NULL && stack_start == NULL: did not start yet sta

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