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  • python基础(35):协程

作者:@小灰灰
本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/liuhui0308/p/11875566.html


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1. 前言

之前我们学习了线程、进程的概念,了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题,都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。

随着我们对于效率的追求不断提高,基于单线程来实现并发又成为一个新的课题,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。

为此我们需要先回顾下并发的本质: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。

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 :

一: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,如果多个任务都是纯计算的,这种切换反而会降低效率。

为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法,我们来简单复习一下:


	
  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

单纯地切换反而会降低运行效率:


	
  1. #串行执行
  2. import time
  3. def consumer(res):
  4. '''任务1:接收数据,处理数据'''
  5. pass
  6.  
  7. def producer():
  8. '''任务2:生产数据'''
  9. res=[]
  10. for i in range(10000000):
  11. res.append(i)
  12. return res
  13.  
  14. start=time.time()
  15. #串行执行
  16. res=producer()
  17. consumer(res) #写成consumer(producer())会降低执行效率
  18. stop=time.time()
  19. print(stop-start) #1.5536692142486572
  20.  
  21. #基于yield并发执行
  22. import time
  23. def consumer():
  24. '''任务1:接收数据,处理数据'''
  25. while True:
  26. x=yield
  27.  
  28. def producer():
  29. '''任务2:生产数据'''
  30. g=consumer()
  31. next(g)
  32. for i in range(10000000):
  33. g.send(i)
  34.  
  35. start=time.time()
  36. #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
  37. #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.
  38. producer()
  39.  
  40. stop=time.time()
  41. print(stop-start) #2.0272178649902344

二:第一种情况的切换。在任务一遇到io情况下,切到任务二去执行,这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算,效率的提升就在于此。

yield无法做到遇到io阻塞:


	
  1. import time
  2. def consumer():
  3. '''任务1:接收数据,处理数据'''
  4. while True:
  5. x=yield
  6.  
  7. def producer():
  8. '''任务2:生产数据'''
  9. g=consumer()
  10. next(g)
  11. for i in range(10000000):
  12. g.send(i)
  13. time.sleep(2)
  14.  
  15. start=time.time()
  16. 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
  17.  
  18. stop=time.time()
  19. print(stop-start)

对于单线程下,我们不可避免程序中出现io操作,但如果我们能在自己的程序中(即用户程序级别,而非操作系统级别)控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算,这样就保证了该线程能够最大限度地处于就绪态,即随时都可以被cpu执行的状态,相当于我们在用户程序级别将自己的io操作最大限度地隐藏起来,从而可以迷惑操作系统,让其看到:该线程好像是一直在计算,io比较少,从而更多的将cpu的执行权限分配给我们的线程。

协程的本质就是在单线程下,由用户自己控制一个任务遇到io阻塞了就切换另外一个任务去执行,以此来提升效率。为了实现它,我们需要找寻一种可以同时满足以下条件的解决方案:

1.可以控制多个任务之间的切换,切换之前将任务的状态保存下来,以便重新运行时,可以基于暂停的位置继续执行。

1.作为1的补充:可以检测io操作,在遇到io操作的情况下才发生切换。

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2. 协程

协程:是单线程下的并发,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是协程:协程是一种用户态的轻量级线程,即协程是由用户程序自己控制调度的。、

需要强调的是:

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被迫交出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。

优点如下:

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。

缺点如下:

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。

总结协程特点:

  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. 附加:一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程(如何实现检测IO,yield、greenlet都无法实现,就用到了gevent模块(select机制))
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3. Greenlet模块

安装 :pip3 install greenlet

greenlet实现状态切换:


	
  1. from greenlet import greenlet
  2.  
  3. def eat(name):
  4. print('%s eat 1' %name)
  5. g2.switch('egon')
  6. print('%s eat 2' %name)
  7. g2.switch()
  8. def play(name):
  9. print('%s play 1' %name)
  10. g1.switch()
  11. print('%s play 2' %name)
  12.  
  13. g1=greenlet(eat)
  14. g2=greenlet(play)
  15.  
  16. 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的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作),反而会降低程序的执行速度。

效率对比:


	
  1. #顺序执行
  2. import time
  3. def f1():
  4. res

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