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并发编程之协程

程序员文章站 2022-03-25 22:26:20
储备知识: 并发指的是多个任务看起来是同时运行的,并发实现的本质:切换和保存状态 并发:看起来是同时运行,切换+保存状态 并行:真正意义上的同时运行,只有在多CPU的情况下才能实现并行 串行:一个任务完完整整的执行完毕才能运行下一个任务 如果多个任务都是纯计算,那么并发的切换反而会降低效率 使用yi ......

储备知识:

  并发指的是多个任务看起来是同时运行的,并发实现的本质:切换和保存状态

  并发:看起来是同时运行,切换+保存状态

  并行:真正意义上的同时运行,只有在多CPU的情况下才能实现并行

  串行:一个任务完完整整的执行完毕才能运行下一个任务

如果多个任务都是纯计算,那么并发的切换反而会降低效率----使用yiled验证。yiled本身就是一种单线程下保存任务运行状态的方法。

#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  
并发编程之协程
# 纯计算的任务串行执行
import time
def task1():
    res=1
    for i in range(1000000):
        res+=i

def task2():
    res=1
    for i in range(1000000):
        res*=i

start=time.time()
#基于yield保存状态,实现两个任务直接来回切换,即并发的效果
#PS:如果每个任务中都加上打印,那么明显地看到两个任务的打印是你一次我一次,即并发执行的.
task1()
task2()
stop=time.time()
print(stop-start)



# 纯计算的任务并发执行
import time
def task1():
    res=1
    for i in range(1000000):
        res+=i
        yield
        time.sleep(10000)
        print('task1')

def task2():
    g=task1()
    res=1
    for i in range(1000000):
        res*=i
        next(g)
        print('task2')

start=time.time()
#基于yield保存状态,实现两个任务直接来回切换,即并发的效果
#PS:如果每个任务中都加上打印,那么明显地看到两个任务的打印是你一次我一次,即并发执行的.
task2()
stop=time.time()
print(stop-start)
yiled实例
并发编程之协程
import time
def consumer():
    '''任务1:接收数据,处理数据'''
    while True:
        x=yield

def producer():
    '''任务2:生产数据'''
    g=consumer()
    next(g)
    for i in range(10000000):
        g.send(i)
        time.sleep(2)

start=time.time()
producer() #并发执行,但是任务producer遇到io就会阻塞住,并不会切到该线程内的其他任务去执行

stop=time.time()
print(stop-start)
yoled不能实现遇到IO切换

 

协程

  单线程下的并发,叫做协程

  协程是一个用户态的轻量级线程,即协程是有用户程序自己控制调度的。

 强调

#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*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)

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

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

 

 

Greenlet模块(单纯的切换,只是比yiled方便,同样不能做到遇到IO切换)

from greenlet import greenlet

def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    g2.switch('egon')
    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('egon')#可以在第一次switch时传入参数,以后都不需要

单纯的切换(在没有IO的情况下)反而会降低程序的执行速度

并发编程之协程
#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
Greenlet

 

Gevent第三方库(实现遇到IO阻塞自动切换) 

#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

 

遇到io自动切换

并发编程之协程
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')
View Code

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

rom 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_phone)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

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