一、为什么会有协程

本节的主题是基于单线程来实现并发，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，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

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 

    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

单纯额切换反而降低运行效率

#串行执行import timedef consumer(res):    '''任务1:接收数据,处理数据'''    passdef producer():    '''任务2:生产数据'''    res=[]    for i in range(10000000):        res.append(i)    return resstart=time.time()#串行执行res=producer()consumer(res)stop=time.time()print(stop-start) #1.5536692142486572#基于yield并发执行import timedef consumer():    '''任务1:接收数据,处理数据'''    while True:        x=yielddef producer():    '''任务2:生产数据'''    g=consumer()    next(g)    for i in range(10000000):        g.send(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.producer()stop=time.time()print(stop-start) #2.0272178649902344

而在任务一遇到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。

import timedef consumer():    '''任务1:接收数据,处理数据'''    while True:        x=yielddef 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)

    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。   

    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。

    因此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。

    2. 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

协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：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））

 

三 Greenlet

如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换

#安装pip3 install greenlet

from greenlet import greenletimport timedef eat(name):    print('%s eat 1' %name)    time.sleep(2)    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

#顺序执行import timedef f1():    res=1    for i in range(100000000):        res+=idef f2():    res=1    for i in range(100000000):        res*=istart=time.time()f1()f2()stop=time.time()print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337#切换from greenlet import greenletimport timedef 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只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式，当切到一个任务执行时如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。

单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作，我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此，才能提高效率，这就用到了Gevent模块。

四 Gevent介绍

Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。

#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阻塞时会自动切换任务

import geventdef 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')

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

from gevent import monkey;monkey.patch_all()import geventimport timedef 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

from gevent import monkey;monkey.patch_all()import geventimport time,threadingdef eat(name):    print('%s eat 1' %name)    time.sleep(2)    print('%s eat 2' %name)    return 'eat'def play(name):    print('%s play 1' %name)    time.sleep(1)    print('%s play 2' %name)    return 'play'start=time.time()g1=gevent.spawn(eat,'egon')        #传参g2=gevent.spawn(play,'egon')       # g1.join()# g2.join()gevent.joinall([g1,g2])          #可以用这种写法,gevent的内置函数joinall，用[]号把要的内容加进去print('主',(time.time()-start))print(g1.value)             #接收g1 return返回回来的值print(g2.value)             #接收g2 return返回回来的值

五 Gevent之同步与异步

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()import timedef task(pid):    """    Some non-deterministic task    """    time.sleep(0.5)    print('Task %s done' % pid)def synchronous():    for i in range(10):        task(i)def asynchronous():    g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]    joinall(g_l)if __name__ == '__main__':    print('Synchronous:')    synchronous()    print('Asynchronous:')    asynchronous()#上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。 初始化的greenlet列表存放在数组threads中，此数组被传给gevent.joinall 函数，后者阻塞当前流程，并执行所有给定的greenlet。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。

六 Gevent之应用举例一

from gevent import monkey;monkey.patch_all()import geventimport requestsimport timedef get_page(url):    print('GET: %s' %url)    response=requests.get(url)    if response.status_code == 200:        print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url))start_time=time.time()# get_page('https://www.python.org/')       #原先的用法# get_page('https://www.yahoo.com/')# get_page('https://github.com/')g1=gevent.spawn(get_page, 'https://www.python.org/')g2=gevent.spawn(get_page, 'https://www.yahoo.com/')g3=gevent.spawn(get_page, 'https://github.com/')gevent.joinall([g1,g2,g3])stop_time=time.time()print('run time is %s' %(stop_time-start_time))  '''输出结果：GET: https://www.python.org/GET: https://www.yahoo.com/GET: https://github.com/492319 bytes received from https://www.yahoo.com/48708 bytes received from https://www.python.org/55840 bytes received from https://github.com/run time is 5.867508172988892                    #只需要5秒多'''

七 Gevent之应用举例二

通过gevent实现单线程下的socket并发（from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞）

from gevent import monkey;monkey.patch_all()from socket import *import gevent#如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket# from gevent import socket# s=socket.socket()def server(server_ip,port):    s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)    s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)    s.bind((server_ip,port))    s.listen(5)    while True:        conn,addr=s.accept()        gevent.spawn(talk,conn,addr)def talk(conn,addr):    try:        while True:            res=conn.recv(1024)            print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res))            conn.send(res.upper())    except Exception as e:        print(e)    finally:        conn.close()if __name__ == '__main__':    server('127.0.0.1',8080)

#_*_coding:utf-8_*___author__ = 'Linhaifeng'from socket import *client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)client.connect(('127.0.0.1',8080))while True:    msg=input('>>: ').strip()    if not msg:continue    client.send(msg.encode('utf-8'))    msg=client.recv(1024)    print(msg.decode('utf-8'))

from threading import Threadfrom socket import *import threadingdef client(server_ip,port):    c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内，放在函数外则被所有线程共享，则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口永远一样了    c.connect((server_ip,port))    count=0    while True:        c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))        msg=c.recv(1024)        print(msg.decode('utf-8'))        count+=1if __name__ == '__main__':    for i in range(500):        t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))        t.start()