深入了解python中的协程函数
本篇文章给大家分享的内容是深入了解python中的协程函数 ,有着一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下
概念:
根据*给出的定义,“协程 是为非抢占式多任务产生子程序的计算机程序组件,协程允许不同入口点在不同位置暂停或开始执行程序”。从技术的角度来说,“协程就是你可以暂停执行的函数”。如果你把它理解成“就像生成器一样”,那么你就想对了。
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。
协程不同于线程,线程是抢占式的调度,而协程是协同式的调度,协程需要自己做调度。
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。
协程的优点:
协程优势是极高的执行效率。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。用来执行协程多任务非常合适。
协程没有线程的安全问题。一个进程可以同时存在多个协程,但是只有一个协程是激活的,而且协程的激活和休眠又是程序员通过编程来控制,而不是操作系统控制的。
生成器实现协程原理
示例:
def func(n): index=0 if index<=n: c=yield 1 print("task------{}".format(c)) index+=1f=func(3) n=next(f) print(n)try: n=f.send(5)#程序就直接结束了 print("n是{}".format(n))except StopIteration as e: pass
输出打印:1task------5
解释说明:
很明显func是一个生成器,send方法有一个参数,该参数指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值。
send需要做异常处理。
总的来说,send方法和next方法唯一的区别是在执行send方法会首先把上一次挂起的yield语句的返回值通过参数设定,从而实现与生成器方法的交互。但是需要注意,在一个生成器对象没有执行next方法之前,由于没有yield语句被挂起,所以执行send方法会报错。
send方法的参数为None时,它与next方法完全等价。
生成器实现生产者和消费者模式:
def cunsumer(): while True: n=yield 3 if not n: return print('cunsumer{}'.format(n))def product(c): c.send(None) n=0 while n<5: n=n+1 r=c.send(n) print("product{}".format(r)) c.close() c=cunsumer() product(c)
打印: cunsumer1 product3 cunsumer2 product3 cunsumer3 product3 cunsumer4 product3 cunsumer5 product3
解释说明:
在生产者里先执行了 c.send(None),目的是先让消费者挂起,再用send传值,第一次传1,消费者那里打印1,生产者打印r是消费者yield后面的值。
greenlet 的引入
虽然CPython(标准Python)能够通过生成器来实现协程,但使用起来还并不是很方便。
与此同时,Python的一个衍生版 Stackless Python实现了原生的协程,它更利于使用。
于是,大家开始将 Stackless 中关于协程的代码 单独拿出来做成了CPython的扩展包。
这就是 greenlet 的由来,因此 greenlet 是底层实现了原生协程的 C扩展库。
代码示意:
from greenlet import greenletimport randomimport timedef Producer(): while True: item = random.randint(0,10) print("生产了{}".format(item)) c.switch(item)#切换到消费者,并将item传入消费者 time.sleep(1)def consumer(): print('我先执行') #p.switch() while True: item = p.switch()#切换到生产者,并且等待生产者传入item print('消费了{}'.format(item)) c = greenlet(consumer)#将一个普通函数变成一个协程p = greenlet(Producer) c.switch()#让消费者先进入暂停状态(只有恢复了才能接收数据)
greenlet 的价值:
高性能的原生协程
语义更加明确的显式切换
直接将函数包装成协程,保持原有代码风格
gevent协程
虽然,我们有了 基于 epoll 的回调式编程模式,但是却难以使用。
即使我们可以通过配合 生成器协程 进行复杂的封装,以简化编程难度。
但是仍然有一个大的问题: 封装难度大,现有代码几乎完全要重写
gevent,通过封装了 libev(基于epoll) 和 greenlet 两个库。
帮我们做好封装,允许我们以类似于线程的方式使用协程。
以至于我们几乎不用重写原来的代码就能充分利用 epoll 和 协程 威力。
代码示意:
from gevent import monkey;monkey.patch_all()#会把python标准库当中一些阻塞操作变成非阻塞import geventdef test1(): print("11") gevent.sleep(4)#模拟爬虫请求阻塞 print("33")def test2(): print("22") gevent.sleep(4) print("44") gevent.joinall([gevent.spawn(test1),gevent.spawn(test2)])#joinall 阻塞当前协程,执行给定的greenlet#spawn 启动协程,参数就是函数的名字
gevent 的价值:
遇到阻塞就切换到另一个协程继续执行 !
使用基于 epoll 的 libev 来避开阻塞。
使用基于 gevent 的 高效协程 来切换执行。
只在遇到阻塞的时候切换,没有轮需的开销,也没有线程的开销。
gevent实现并发服务器
from gevent import monkey;monkey.patch_all() #建议放在首行,会把python标准库当中一些阻塞操作变成非阻塞import geventimport socket server=socket.socket() server.bind(('',6666)) server.listen(5) print("开始监听")def readable(con,addr): print("客户端{}接入".format(addr)) while True: data=con.recv(1024) if data: print(data) else: con.close() breakwhile True: con,addr=server.accept() gevent.spawn(readable,con,addr)#将readable函数变为协程,并且把con和addr传入其中。
gevent 协程通信
gevent也有自己的队列。使用方式和进线程基本一样。
基于gevent和队列的生产者和消费者模式
from gevent import monkey;monkey.patch_all()import geventfrom gevent.queue import Queueimport randomdef producter(queue): while True: item=random.randint(0,99) print('生产了{}'.format(item)) queue.put(item) gevent.sleep(1)def comuser(queue): while True: item=queue.get() print('消费了{}'.format(item)) queue=Queue() p=gevent.spawn(producter,queue) c=gevent.spawn(comuser,queue) gevent.joinall([p,c])
打印: 生产了33消费了33生产了95消费了95生产了92消费了92...
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