我们在生产中，常用的处理任务模型有三种：
单线程
多线程
异步（单线程内，串行，特点是遇到阻塞(或IO之类的)就切换到其他任务）
其中一般如果都符合要求，那么异步是最好的选择。
单线程：遇到阻塞整个程序都等待
多线程：以空间换取时间，且有时候伴随着数据安全问题(通常加锁来处理)
异步：在单个线程内，且是串行执行，但是一旦遇到阻塞(IO之类的)，就会切换到线程内的其他任务(把IO操作交给操作系统处理)
当我们面对如下的环境时，事件驱动模型(异步模型)通常是一个好的选择(and)：
1、程序中有许多任务
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）
3、在等待事件到来时，某些任务会阻塞。
常用的异步IO模型：select、poll、Epoll (windows下只支持select)
nginx就是Epoll模型实现的。单线程，多进程(为了利用多核，单线程只能跑在单个cup核心上)
前面我们说了多线程与多进程，总结其特点就是：
单线程串行执行，遇到IO就阻塞，效率低。
多线程并发执行，遇到IO就切换(用空间换取执行时间)，效率上去了，但是耗费资源，操作复杂。
针对以上问题，出现了一种新的替代品，协程。
协程
协程又名微线程，纤程。协程是一种用户态的轻量级线程(协程由用户切换，线程由cpu时间片控制切换)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。跟yield过程差不多
协程的定义标准：
1、必须在一个单线程里面实现并发
2、修改共享数据不需要加锁(因为协程是串行的)
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(阻塞也一样)就自动切换到其他协程
协程的好处：
1、无需线程上下文切换的开销
2、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。
3、方便切换控制流，简化编程模型
4、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：
1、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。
2、进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序
协程例子
1、用yield实现协程操作的例子：
1 import time
2
3 def consumer(name):
4 print("\033[32;1m ---> starting eating baozi... \033[0m")
5 while True:
6 new_baozi = yield
7 print("[%s] is eating baozi %s " %(name,new_baozi))
8 # time.sleep(1) #在yield里面并没有实现阻塞切换
9
10 def producer():
11 c = con1.__next__()
12 c = con2.__next__()
13 n = 0
14 while n < 5:
15 n += 1
16 print("\033[32;1m [producer]\033[0m is making baozi %s " % n)
17 con1.send(n)
18 con2.send(n) #用send可以想yield发送数据
19
20 if __name__ == ‘__main__‘:
21 con1 = consumer(‘c1‘)
22 con2 = consumer(‘c2‘)
23 p = producer()
执行结果
---> starting eating baozi... ---> starting eating baozi... [producer] is making baozi 1 [c1] is eating baozi 1 [c2] is eating baozi 1 [producer] is making baozi 2 [c1] is eating baozi 2 [c2] is eating baozi 2 [producer] is making baozi 3 [c1] is eating baozi 3 [c2] is eating baozi 3 [producer] is making baozi 4 [c1] is eating baozi 4 [c2] is eating baozi 4 [producer] is making baozi 5 [c1] is eating baozi 5 [c2] is eating baozi 5
2、使用gevent实现协程
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
3
4 import gevent
5 import time
6
7 def func1():
8 print("\033[32;1m func1函数的第1部分... \033[0m")
9 gevent.sleep(2)
10 # time.sleep(2) #用time.sleep(2)是不行的
11 print("\033[32;1m func1函数的第2部分... \033[0m")
12
13 def func2():
14 print("\033[31;1m func2函数的第1部分... \033[0m")
15 gevent.sleep(1)
16 # time.sleep(1)
17 print("\033[31;1m func2函数的第2部分... \033[0m")
18
19 def func3():
20 print("\033[34;1m func3函数的第1部分... \033[0m")
21 gevent.sleep(3)
22 # time.sleep(3)
23 print("\033[34;1m func3函数的第2部分... \033[0m")
24
25
26 if __name__ == ‘__main__‘:
27 gevent.joinall([
28 gevent.spawn(func1),
29 gevent.spawn(func2),
30 gevent.spawn(func3),
31 ])
执行结果
func1函数的第1部分... func2函数的第1部分... func3函数的第1部分... func2函数的第2部分... func1函数的第2部分... func3函数的第2部分...
3、协程结合urllib模块爬网站
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
3
4 from gevent import monkey
5 monkey.patch_all() #遇到阻塞就切换全靠它(作用：把要用到的接口全部变为非阻塞模式)
6
7 import gevent
8 from urllib.request import urlopen
9
10 def f(url):
11 print("GET: %s " %url)
12 resp = urlopen(url)
13 data = resp.read()
14 print("%s bytes received from %s " %(len(data),url))
15
16 if __name__ == ‘__main__‘:
17 gevent.joinall([
18 gevent.spawn(f, ‘http://www.cdu.edu.cn/‘),
19 gevent.spawn(f,‘https://www.python.org/‘),
20 gevent.spawn(f,‘https://www.jd.com/‘),
21 gevent.spawn(f,‘https://www.vip.com/‘)
22 ])
执行结果
GET: http://www.cdu.edu.cn/ GET: https://www.python.org/ GET: https://www.jd.com/ GET: https://www.vip.com/ 137584 bytes received from https://www.jd.com/ 69500 bytes received from https://www.vip.com/ 47984 bytes received from http://www.cdu.edu.cn/ 47695 bytes received from https://www.python.org/ Process finished with exit code 0
4、利用协程实现高并发服务器
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
3
4 import gevent
5 import socket
6 from gevent import monkey; monkey.patch_all()
7
8 def server(port):
9 s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
10 s.bind((‘0.0.0.0‘,port))
11 s.listen(5000)
12
13 while True:
14 # print("\033[32;1m server is waiting... \033[0m")
15 print(" server is waiting... ")
16 conn, addr = s.accept()
17 gevent.spawn(handle_request,conn)
18
19 def handle_request(conn):
20 try:
21 while True:
22 data = conn.recv(1024)
23 print("recvied:",data.decode(‘utf8‘))
24 conn.send(data)
25 if not data:
26 conn.shutdown(socket.SHUT_WR)
27
28 except Exception as ex:
29 print(ex)
30
31 finally:
32 conn.close()
33
34
35 if __name__ == ‘__main__‘:
36 server(9999)
server
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
3
4 import socket
5 import threading
6
7 def run(n):
8 ‘‘‘这里是启动多线程，然后每个线程死循环发包给服务器，测试协程服务器的高并发和稳定性‘‘‘
9 while True:
10 # msg = input(">>:").strip()
11 # if len(msg) == 0:continue
12 # if msg == ‘q‘:break
13 msg = ‘hello %s‘ %n
14 sk.send(bytes(msg,‘utf8‘))
15 data = sk.recv(1024)
16 print("Received:",data.decode(‘utf8‘))
17
18 sk.close()
19
20 if __name__ == ‘__main__‘:
21 IP_Port = (‘127.0.0.1‘, 9999)
22 sk = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
23 sk.connect(IP_Port)
24
25 thread_list = []
26 for i in range(2000):
27 t = threading.Thread(target=run,args=[i,])
28 t.start()
29 thread_list.append(t)
30
31 for thread in thread_list:
32 thread.join()
client