python中协程的详解（附示例）

百变鹏仔 3小时前 #Python

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本篇文章给大家带来的内容是关于python中协程的详解（附示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine
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。

最大的优势就是协程极高的执行效率。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。
第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。
因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。

yield实现协程

Python对协程的支持还非常有限，用在generator中的yield可以一定程度上实现协程。虽然支持不完全，但已经可以发挥相当大的威力了。

import threadingimport timedef producer(c):    c.__next__()    n=0    while n<5:        n+=1        print('[生产者]产出第%s条数据' %(n))        res = c.send(n)        print('[返回]:%s' %(res))def consumer():    r='sheenstar'    while True:        # 更新r值: r = 'This is ok!', c.__next__()        # n= yield r --> c.send(n) --> n更新        n = yield r        if not n:            break        print('[消费者]正在调用第%s条数据' %(n))        time.sleep(1)        r = 'This is ok!'if __name__=='__main__':    print(threading.current_thread())       print(threading.active_count())     #查看当前进行的线程    c = consumer()    producer(c)     #函数中有yield， 返回值为生成器;    print(threading.active_count()) #1

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gevent库实现协程

Python通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。

gevent是第三方库，通过greenlet实现协程，其基本思想是：
当一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO。

由于切换是在IO操作时自动完成，所以gevent需要修改Python自带的一些标准库，这一过程在启动时通过monkey patch完成。

假设多协程执行的任务，没有IO操作或者等待，那么协程间是依次运行，而不是交替运行;
假设多协程执行的任务， IO操作或者等待，那么协程间是交替运行;

#没有等待import geventfrom gevent import monkeymonkey.patch_all()def job(n):    for i in range(n):        print(gevent.getcurrent(),i)def mian():    g1 = gevent.spawn(job,1)    g2 = gevent.spawn(job,2)    g3 = gevent.spawn(job,3)    gevent.joinall([g1,g2,g3])    print('协程执行任务结束...')if __name__=="__main__":    mian()

"""#有等待import timefrom gevent import  monkeymonkey.patch_all()import  geventdef job(n):    for i in range(n):        print(gevent.getcurrent(), i)        time.sleep(1)def main1():    # 创建三个协程， 并让该协程执行job任务    g1 = gevent.spawn(job, 2)    g2 = gevent.spawn(job, 3)    g3 = gevent.spawn(job, 2)    # 等待所有的协程执行结束， 再执行主程序；    gevent.joinall([g1, g2, g3])    print("任务执行结束.....")main1()

协程与线程

做一个关于协程和线程花费时间的对比实验，不具有参考性。

import timeimport gevent   #导入协程from gevent import monkeyfrom urllib.request import urlopen  #连接网络from mytimeit import timeit #导入计算时间的装饰器from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor   #导入线程池def get_len_url(url):    with urlopen(url) as u_conn:        data = u_conn.read()#       print('%s该网页共%s字节' %(url,len(data)))urls = ['http://httpbin.org', 'http://example.com/']*100@timeitdef coroutineall():    gevents = [gevent.spawn(get_len_url,url) for url in urls]    gevent.joinall(gevents)@timeitdef threadall():    with ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as thpool:        thpool.map(get_len_url,urls)if __name__=="__main__":    coroutineall()    threadall()

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