python中的协程

1 协程

1.1协程的概念

  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。(其实并没有说明白~)

  我觉得单说协程,比较抽象,如果对线程有一定了解的话,应该就比较好理解了。

  那么这么来理解协程比较容易:

  线程是系统级别的,它们是由操作系统调度;协程是程序级别的,由程序员根据需要自己调度。我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序,那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序;别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序,这就是协程。也就是说同一线程下的一段代码<1>执行着执行着就可以中断,然后跳去执行另一段代码,当再次回来执行代码块<1>的时候,接着从之前中断的地方开始执行。

  比较专业的理解是:

  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。

1.2 协程的优缺点

协程的优点:

  (1)无需线程上下文切换的开销,协程避免了无意义的调度,由此可以提高性能(但也因此,程序员必须自己承担调度的责任,同时,协程也失去了标准线程使用多CPU的能力)

  (2)无需原子操作锁定及同步的开销

  (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。

协程的缺点:

  (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

2 Python中如何实现协程

2.1 yield实现协程  

  前文所述“子程序(函数)在执行过程中可以中断去执行别的子程序;别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序”,那么很容易想到Python的yield,显然yield是可以实现这种切换的。

使用yield实现协程操作例子:

 #! /usr/bin/env python
 # -*- coding:utf-8 -*-

def consumer(name):
      print("要开始啃骨头了...")
      while True:
         print("\033[31;1m[consumer] %s\033[0m " % name)
         bone = yield
         print("[%s] 正在啃骨头 %s" % (name, bone))

def producer(obj1, obj2):
     obj1.send(None)    # 启动obj1这个生成器,第一次必须用None  <==> obj1.__next__()
     obj2.send(None)    # 启动obj2这个生成器,第一次必须用None  <==> obj2.__next__()
     n = 0
     while n < 5:
         n += 1
         print("\033[32;1m[producer]\033[0m 正在生产骨头 %s" % n)
         obj1.send(n)
         obj2.send(n)

if __name__ == ‘__main__‘:
    con1 = consumer("消费者A")
    con2 = consumer("消费者B")
    producer(con1, con2)

原文地址:https://www.cnblogs.com/lanyinhao/p/9245882.html

时间: 2024-08-29 09:37:22

python中的协程的相关文章

协程及Python中的协程

阅读目录 1 协程 2 Python中如何实现协程 回到顶部 1 协程 1.1协程的概念 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.(其实并没有说明白~) 我觉得单说协程,比较抽象,如果对线程有一定了解的话,应该就比较好理解了. 那么这么来理解协程比较容易: 线程是系统级别的,它们是由操作系统调度:协程是程序级别的,由程序员根据需要自己调度.我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序,那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序:别的子程

Python 中的协程 (5) 无阻塞

1 异步程序依然会假死 freezing 1)一般程序的调用方 freezing import asyncio import time import threading #定义一个异步操作 async def hello1(a,b): print(f"异步函数开始执行") await asyncio.sleep(3) print("异步函数执行结束") return a+b #在一个异步操作里面调用另一个异步操作 async def main(): c=await

python中的协程(协同程序)

协程:将函数编写为一个能处理输入参数的任务 使用yield语句并以表达式yield的形式创建协程 #匹配器案例: def print_info(data):    print('Looking for',data);    while True:      line = (yield)      if data in line:        print(line); 上面这个函数 就是一个协程程序 要使用这个函数 首先需用调用它 并且 向前执行到第一条yield语句 info = print_

Python 中的协程 (3) 基础概念

1 进程和线程 进程 Process:一个正在运行的应用程序在操作系统中被视为一个进程,进程可以包括一个或多个线程.线程是操作系统分配处理器时间的基本单元,在进程中可以有多个线程同时执行代码.进程之间是相对独立的,一个进程无法访问另一个进程的数据(除非利用分布式计算方式). 线程 Thread: 线程是进程中的基本执行单元,是操作系统分配CPU时间的基本单位,一个进程可以包含若干个线程,在进程入口执行的第一个线程被视为这个进程的主线程.线程主要是由CPU寄存器.调用栈和线程本地存储器(Threa

Python 中的协程 (2) yield from

1 yiled from 的定义 从字面看是yield的升级改进版本,如果将 yield 理解成返回,那么 yield from 就是从哪里返回. def generator2(): yield 'a' yield 'b' yield 'c' yield from [11,22,33,44] yield from (12,23,34) yield from range(3) for i in generator2(): print(i,end=' , ') # a , b , c , 11 ,

Python与Golang协程异同

背景知识 这里先给出一些常用的知识点简要说明,以便理解后面的文章内容. 进程的定义: 进程,是计算机中已运行程序的实体.程序本身只是指令.数据及其组织形式的描述,进程才是程序的真正运行实例. 线程的定义: 操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位. 进程和线程的关系: 一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务. CPU的最小调度单元是线程不是进程,所以单进程多线程也可以利用多核CPU. 协程的定义: 协

Python并发之协程

<python并发之协程>一: 单线程下实现并发,即只在一个主线程,并且cpu只有一个的情况下实现并发.(并发的本质:切换+保存状态) cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,第二种情况是该任务计算时间过长. 主线程的三种状态:其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨露均沾,实现看起来大家都被执行的效果,如果多个程序都是纯计算任务,这种切换反而会降低效率.为此我们基于yield验证.yield本身就是一种在单线

python并发编程&amp;协程

0x01 前导 如何基于单线程来实现并发? 即只用一个主线程(可利用的cpu只有一个)情况下实现并发: 并发的本质:切换+保存状态 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 ps:在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单位,所以也可以将上图理解为线程的三种状态 1)其中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

深入tornado中的协程

tornado使用了单进程(当然也可以多进程) + 协程 + I/O多路复用的机制,解决了C10K中因为过多的线程(进程)的上下文切换 而导致的cpu资源的浪费. tornado中的I/O多路复用前面已经讲过了.本文不做详细解释. 来看一下tornado中的协程模块:tornado.gen: tornado.gen是根据生成器(generator)实现的,用来更加简单的实现异步. 先来说一下tornado.gen.coroutine的实现思路: 我们知道generator中的yield语句可以使