初学Python——协程

进程、线程和协程区分

　　我们通常所说的协程Coroutine其实是corporate routine的缩写，直接翻译为协同的例程，一般我们都简称为协程。

　　在linux系统中，线程就是轻量级的进程，而我们通常也把协程称为轻量级的线程即微线程。

进程和协程：

相同点：

相同点存在于，当我们挂起一个执行流的时，我们要保存的东西：

• 栈， 其实在你切换前你的局部变量，以及要函数的调用都需要保存，否则都无法恢复
• 寄存器状态,这个其实用于当你的执行流恢复后要做什么

而寄存器和栈的结合就可以理解为上下文，上下文切换的理解：
CPU看上去像是在并发的执行多个进程，这是通过处理器在进程之间切换来实现的，操作系统实现这种交错执行的机制称为上下文切换

操作系统保持跟踪进程运行所需的所有状态信息。这种状态，就是上下文。
在任何一个时刻，操作系统都只能执行一个进程代码，当操作系统决定把控制权从当前进程转移到某个新进程时，就会进行上下文切换，即保存当前进程的上下文，恢复新进程的上下文，然后将控制权传递到新进程，新进程就会从它上次停止的地方开始。

不同点：

• 执行流的调度者不同，进程是内核调度，而协程是在用户态调度，也就是说进程的上下文是在内核态保存恢复的，而协程是在用户态保存恢复的，很显然用户态的代价更低
• 进程会被强占，而协程不会，也就是说协程如果不主动让出CPU，那么其他的协程，就没有执行的机会。
• 对内存的占用不同，实际上协程可以只需要4K的栈就足够了，而进程占用的内存要大的多
• 从操作系统的角度讲，多协程的程序是单进程，单协程

线程和协程：

既然我们上面也说了，协程也被称为微线程，下面对比一下协程和线程：

• 线程之间需要上下文切换成本相对协程来说是比较高的，尤其在开启线程较多时，但协程的切换成本非常低。
• 同样的线程的切换更多的是靠操作系统来控制，而协程的执行由我们自己控制。

　　协程只是在单一的线程里不同的协程之间切换，其实和线程很像，线程是在一个进程下，不同的线程之间做切换，这也可能是协程称为微线程的原因吧。

协程的优缺点：

协程的好处：

• 无需线程上下文切换的开销
• 无需原子操作锁定及同步的开销方便切换控制流，简化编程模型（所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。）
• 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

缺点：

• 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
• 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

协程的标准操作模块：

• greenlet
• gevent

1.  greenlet协程

　　此模块可以实现协程，但是需要手动切换，因此用的不多。

import greenlet
"greenlet可进行手动切换"


def test1():
    print(12)
    gr2.switch() # 启动gr2
    print(34)
    gr2.switch() # 切换回gr2


def test2():
    print(56)
    gr1.switch() # 切换gr1
    print(78)


gr1 = greenlet.greenlet(test1)  # 启动一个协程
gr2 = greenlet.greenlet(test2)
gr1.switch() # 启动/切换

greenlet协程

2.  gevent协程

　　Gevent是一种基于协程的Python网络库，它用到Greenlet提供的，封装了libevent事件循环的高层同步API。它让开发者在不改变编程习惯的同时，用同步的方式写异步I/O的代码。

import gevent

def func1():
    print('\033[31;1m李闯在跟海涛搞...\033[0m')
    gevent.sleep(0)
    print('\033[31;1m李闯又回去跟继续跟海涛搞...\033[0m')


def func2():
    print('\033[32;1m李闯切换到了跟海龙搞...\033[0m')
    gevent.sleep(0)
    print('\033[32;1m李闯搞完了海涛，回来继续跟海龙搞...\033[0m')

def func3():
    print("你好，切换到了func3")
    gevent.sleep(0)
    print("func3执行完毕")

def func4():
    print("切换到func4")
    gevent.sleep(0)
    print("func4执行完毕")

gevent.joinall([
    gevent.spawn(func1), # 发起一个协程
    gevent.spawn(func2),
    gevent.spawn(func3),
    gevent.spawn(func4)
])

gevent协程示例

　　当协程遇到阻塞时，自动切换到其他不阻塞的协程。什么叫阻塞呢？使用sleep()函数对于CPU来说处于空闲状态，所以称为阻塞，IO操作时对于CPU也是阻塞。

　　通过改变上面代码中三个函数的阻塞时间可以更好地观察这个过程。

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猴子补丁 Monkey patching

这个补丁是Gevent模块最需要注意的问题，有了它，才会让Gevent模块发挥它的作用。简单来说就是，gevent并不认识其它模块的IO操作，所以无法进行自动切换，使用猴子补丁后，会把当前所有IO操作都单独做上标记，gevent协程在有阻塞的地方做自动切换了。官网上还是建议使用”patch_all()”，而且在程序的第一行就执行。 

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
"Python中的分号表示分隔，两条语句出现在同一行时必须要加分号"
import gevent
from urllib.request import urlopen
import time

def fcun(url):
    print('GET: %s' % url)
    resp = urlopen(url)
    data = resp.read()
    print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))

a=["https://www.python.org/","https://www.yahoo.com/","https://github.com/"]
start_time = time.time()
# for i in a:
#     fcun(i)

gevent.joinall([
    gevent.spawn(fcun, 'https://www.python.org/'),
    gevent.spawn(fcun, 'https://www.yahoo.com/'),
    gevent.spawn(fcun, 'https://github.com/'),
])

end_time = time.time()
print("用时：",end_time-start_time)

'''
经过测试运行时间发现，多协程的执行效率要比串行执行要快很多
'''

gevent协程示例2

协程间通信

1.事件（Event）对象

　　greenlet协程间的异步通讯可以使用事件（Event）对象。该对象的”wait()”方法可以阻塞当前协程，而”set()”方法可以唤醒之前阻塞的协程。在下面的例子中，5个waiter协程都会等待事件evt，当setter协程在3秒后设置evt事件，所有的waiter协程即被唤醒。

import gevent
from gevent.event import Event
  
evt = Event()
  
def setter():
    print 'Wait for me'
    gevent.sleep(3)  # 3秒后唤醒所有在evt上等待的协程
    print "Ok, I'm done"
    evt.set()  # 唤醒
  
def waiter():
    print "I'll wait for you"
    evt.wait()  # 等待
    print 'Finish waiting'
  
gevent.joinall([
    gevent.spawn(setter),
    gevent.spawn(waiter),
    gevent.spawn(waiter),
    gevent.spawn(waiter),
    gevent.spawn(waiter),
    gevent.spawn(waiter)
])

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2.AsyncResult事件

除了Event事件外，gevent还提供了AsyncResult事件，它可以在唤醒时传递消息。让我们将上例中的setter和waiter作如下改动:　　

from gevent.event import AsyncResult
aevt = AsyncResult()
  
def setter():
    print 'Wait for me'
    gevent.sleep(3)  # 3秒后唤醒所有在evt上等待的协程
    print "Ok, I'm done"
    aevt.set('Hello!')  # 唤醒，并传递消息
  
def waiter():
    print("I'll wait for you")
    message = aevt.get()  # 等待，并在唤醒时获取消息
    print 'Got wake up message: %s' % message

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3. 队列 Queue

队列Queue的概念相信大家都知道，我们可以用它的put和get方法来存取队列中的元素。gevent的队列对象可以让greenlet协程之间安全的访问。运行下面的程序，你会看到3个消费者会分别消费队列中的产品，且消费过的产品不会被另一个消费者再取到：

import gevent
from gevent.queue import Queue
 
products = Queue()
 
def consumer(name):
    #while not products.empty():
    while True:
        try:
            print('%s got product %s' % (name, products.get_nowait()))
            gevent.sleep(0)
        except gevent.queue.Empty:
            break
 
    print('Quit')
 
 
def producer():
    for i in range(1, 10):
        products.put(i)
 
gevent.joinall([
    gevent.spawn(producer),
    gevent.spawn(consumer, 'steve'),
    gevent.spawn(consumer, 'john'),
    gevent.spawn(consumer, 'nancy'),
])

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　　 注意：协程队列跟线程队列是一样的，put和get方法都是阻塞式的，它们都有非阻塞的版本：put_nowait和get_nowait。如果调用get方法时队列为空，则是不会抛出”gevent.queue.Empty”异常。我们只能使用get_nowait()的方式让气抛出异常。

4.信号量

　　信号量可以用来限制协程并发的个数。它有两个方法，acquire和release。顾名思义，acquire就是获取信号量，而release就是释放。当所有信号量都已被获取，那剩余的协程就只能等待任一协程释放信号量后才能得以运行：

import gevent
from gevent.coros import BoundedSemaphore
  
sem = BoundedSemaphore(2)
  
def worker(n):
    sem.acquire()
    print('Worker %i acquired semaphore' % n)
    gevent.sleep(0)
    sem.release()
    print('Worker %i released semaphore' % n)
  
gevent.joinall([gevent.spawn(worker, i) for i in xrange(0, 6)])

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上面的例子中，我们初始化了”BoundedSemaphore”信号量，并将其个数定为2。所以同一个时间，只能有两个worker协程被调度。程序运行后的结果如下：

Worker 0 acquired semaphore
Worker 1 acquired semaphore
Worker 0 released semaphore
Worker 1 released semaphore
Worker 2 acquired semaphore
Worker 3 acquired semaphore
Worker 2 released semaphore
Worker 3 released semaphore
Worker 4 acquired semaphore
Worker 4 released semaphore
Worker 5 acquired semaphore
Worker 5 released semaphore

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 如果信号量个数为1，那就等同于同步锁。

协程本地变量

同线程类似，协程也有本地变量，也就是只在当前协程内可被访问的变量：

import gevent
from gevent.local import local
  
data = local()
  
def f1():
    data.x = 1
    print data.x
  
def f2():
    try:
        print data.x
    except AttributeError:
        print 'x is not visible'
  
gevent.joinall([
    gevent.spawn(f1),
    gevent.spawn(f2)
])

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 通过将变量存放在local对象中，即可将其的作用域限制在当前协程内，当其他协程要访问该变量时，就会抛出异常。不同协程间可以有重名的本地变量，而且互相不影响。因为协程本地变量的实现，就是将其存放在以的”greenlet.getcurrent()”的返回为键值的私有的命名空间内。

 多并发socket

服务器端：

import socket
import gevent
 
from gevent import socket, monkey
 
monkey.patch_all()
 
 
def server(port):
    s = socket.socket()
    s.bind(('0.0.0.0', port))
    s.listen(500)
    while True:
        cli, addr = s.accept()
        gevent.spawn(handle_request, cli)
 
 
def handle_request(conn):
    try:
        while True:
            data = conn.recv(1024)
            print("recv:", data)
            conn.send(data)
            if not data:
                conn.shutdown(socket.SHUT_WR)
 
    except Exception as ex:
        print(ex)
    finally:
        conn.close()
 
 
if __name__ == '__main__':
    server(8001)

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当客户端连接上服务器端时，服务器端通过开辟一个协程与该客户端完成交互任务，同时由于使用了Gevent协程的方式，在每个客户端与服务器交互时，并不会影响到服务器端的工作。

客户端：

import socket
 
HOST = 'localhost'  # The remote host
PORT = 8001         # The same port as used by the server
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect((HOST, PORT))
while True:
    msg = bytes(input(">>:"), encoding="utf8")
    s.sendall(msg)
    data = s.recv(1024)
    # print(data)
 
    print('Received', repr(data))  #  repr 格式化输出
s.close()

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