python 协程、I/O模型

一、引子 （超哥协程）

　　并发本质：保存状态+切换

　　cpu正在运行一个任务，转而执行另一个任务的情概况：1、是该任务发生了阻塞；2、该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它。

　　协程本质上就是一个线程，使用代码来控制任务的切换。以前线程任务的切换是由操作系统控制的，遇到I/O自动切换，现在我们用协程的目的就是较少操作系统切换的开销（开关线程，创建寄存器、堆栈等，在他们之间进行切换等），在我们自己的程序里面来控制任务的切换。

　　

　　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 　　

　　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。

二、yield 模拟单线程之间的任务切换过程

#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  

import time

def jishi1hao():
    for  i in range(6):
        print("快快来~~~~")
        yield #yield 可以记录任务的执行状态
        time.sleep(1)
        print("%s号客户2s搞定"%i)

def jishi2hao():
    g=jishi1hao() #获取到生成器
    g.__next__() #执行第一段函数，到第一个yield结束
    for  i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("%s号技师正在忙！！！"%i)
        g.__next__() #继续到下一个yield

jishi2hao()
#使用yield可以实现程序的切换执行，但是不能提高效率，只是简单的程序分段穿插运行

通过yield实现任务切换+保存现场

　　注意：yield可以实现任务的交替执行，但是不能提高程序的运行效率，反而降低了运行效率（切换过程需要时间）。

#基于yield并发执行，多任务之间来回切换，这就是个简单的协程的体现，但是他能够节省I/O时间吗？不能
import time
def consumer():
    '''任务1:接收数据,处理数据'''
    while True:
        x=yield
        time.sleep(1) #发现什么？只是进行了切换，但是并没有节省I/O时间
        print('处理了数据：',x)
def producer():
    '''任务2:生产数据'''
    g=consumer()
    next(g)  #找到了consumer函数的yield位置
    for i in range(3):
        g.send(i)  #给yield传值，然后再循环给下一个yield传值，并且多了切换的程序，比直接串行执行还多了一些步骤，导致执行效率反而更低了。
        print('发送了数据：',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() #我在当前线程中只执行了这个函数，但是通过这个函数里面的send切换了另外一个任务
stop=time.time()

# 串行执行的方式
s_t=time.time()
res=producer()
consumer()
e_t=time.time()
print("yield的时间>>>",stop-start)
print("串行的时间>>>",e_t-s_t)

#结果显示
#yield的时间>>> 3.0015313625335693
#串行的时间>>> 3.0011236667633057

单纯的切换反而会降低运行速度

　　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、可以检测io操作，在遇到io操作的情况下才发生切换
#2. 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。

三、协程介绍

　　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）

　　协程优点:

#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

　　协程缺点

#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）

四、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

  #真正的协程模块就是使用greenlet完成的切换
from greenlet import greenlet

def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)  #2
    g2.switch('taibai')   #3
    print('%s eat 2' %name) #6
    g2.switch() #7
def play(name):
    print('%s play 1' %name) #4
    g1.switch()      #5
    print('%s play 2' %name) #8

g1=greenlet(eat)
g2=greenlet(play)

g1.switch('taibai')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要  1

greenlet实现协程（不能提高效率）

　　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。

　　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。

 

五、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，spawn是异步提交任务

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1结束，上面只是创建协程对象，这个join才是去执行

g2.join() #等待g2结束  有人测试的时候会发现，不写第二个join也能执行g2，是的，协程帮你切换执行了，但是你会发现，如果g2里面的任务执行的时间长，但是不写join的话，就不会执行完等到g2剩下的任务了


gevent.joinall([g1,g2]) #等待列表中的所有任务执行完毕

g1.value#拿到func1的返回值

import gevent
import time

def func1(i):
    print("func1开始")
    gevent.sleep(2)
    print("1111>>>",i)

def func2(i):
    print("func2开始")
    gevent.sleep(2)
    print("2222>>>", i)


if __name__ == '__main__':
    s_t=time.time()
    g1=gevent.spawn(func1,"a")
    g2=gevent.spawn(func2,"b")
    g1.join()
    g2.join()
    e_t=time.time()
    print("gevent耗时>>>",e_t-s_t)
    print("主任务结束")

gevent方法使用和时间测试

　

　　from gevent import monkey;monkey.patch_all( )必须放在文件开头，表示拾取文件中的所有的I/O操作。

from gevent import monkey;monkey.patch_all() #必须写在最上面，这句话后面的所有阻塞全部能够识别了

import gevent  #直接导入即可
import time
def eat():
    #print()　　
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)  #加上mokey就能够识别到time模块的sleep了
    print('eat food 2')

def play():
    print('play 1')
    time.sleep(1)  #来回切换，直到一个I/O的时间结束，这里都是我们个gevent做得，不再是控制不了的操作系统了。
    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play_phone)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

monkey使用示例

　　gevent中的同步与异步效率对比

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()

import time
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    time.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)


def synchronous():#同步提交任务,串行,一次出来一个
    for i in range(10):
        task(i)

def asynchronous():#异步提交任务
    g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
    joinall(g_l)

if __name__ == '__main__':
    print('Synchronous:')
    synchronous()

    print('Asynchronous:')
    asynchronous()

gevent 同步和异步

六、协程的应用

　　爬虫

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import requests
import time

def 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))

if __name__ == '__main__':
    
    start_time=time.time()
    gevent.joinall([
        gevent.spawn(get_page,'https://www.zhihu.com/'),
        gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),
        gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'),
    ])
    stop_time=time.time()
    print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

七、I/O模型简介（超哥IO模型）

　　Stevens在文章中一共比较了五种IO Model：
　　* blocking IO          阻塞IO
　　* nonblocking IO    非阻塞IO
　　* IO multiplexing    IO多路复用
　　* signal driven IO   信号驱动IO（不常见，不讲）
　　* asynchronous IO 异步IO

 　　再说一下IO发生时涉及的对象和步骤。对于一个network IO (这里我们以read、recv举例)，它会涉及到两个系统对象，一个是调用这个IO的process (or thread)，另一个就是系统内核(kernel)。当一个read/recv读数据的操作发生时，该操作会经历两个阶段：

#1）等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
#2）将数据从内核拷贝到进程中(Copying the data from the kernel to the process)

#1、输入操作：read、readv、recv、recvfrom、recvmsg共5个函数，如果会阻塞状态，则会经历wait data和copy data两个阶段，如果设置为非阻塞则在wait 不到data时抛出异常

#2、输出操作：write、writev、send、sendto、sendmsg共5个函数，在发送缓冲区满了会阻塞在原地，如果设置为非阻塞，则会抛出异常

#3、接收外来链接：accept，与输入操作类似

#4、发起外出链接：connect，与输出操作类似

网络常见的阻塞函数

　　（1）、阻塞I/O(blocking IO)

　　上图分析：两个阻塞阶段

　　

　　当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候kernel就要等待足够的数据到来。

　　而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存，然后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，重新运行起来。

　　

　　（2）非阻塞 IO (设置socket 变成non-blocking)

 　　从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。从用户进程角度讲 ，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是用户就可以在本次到下次再发起read询问的时间间隔内做其他事情，或者直接再次发送read操作。一旦kernel中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存（这一阶段仍然是阻塞的），然后返回。

　　也就是说非阻塞的recvform系统调用调用之后，进程并没有被阻塞，内核马上返回给进程，如果数据还没准备好，此时会返回一个error。进程在返回之后，可以干点别的事情，然后再发起recvform系统调用。重复上面的过程，循环往复的进行recvform系统调用。这个过程通常被称之为轮询。轮询检查内核数据，直到数据准备好，再拷贝数据到进程，进行数据处理。需要注意，拷贝数据整个过程，进程仍然是属于阻塞的状态。

　　所以，在非阻塞式IO中，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据准备好了没有。

# 服务端
import socket
import time

server=socket.socket()
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8083))
server.listen(5)

server.setblocking(False) #设置不阻塞
r_list=[]  #用来存储所有来请求server端的conn连接
w_list={}  #用来存储所有已经有了请求数据的conn的请求数据

while 1:
    try:
        conn,addr=server.accept() #不阻塞，会报错
        r_list.append(conn)  #为了将连接保存起来，不然下次循环的时候，上一次的连接就没有了
    except BlockingIOError:
        # 强调强调强调：！！！非阻塞IO的精髓在于完全没有阻塞！！！
        # time.sleep(0.5) # 打开该行注释纯属为了方便查看效果
        print('在做其他的事情')
        print('rlist: ',len(r_list))
        print('wlist: ',len(w_list))


        # 遍历读列表，依次取出套接字读取内容
        del_rlist=[] #用来存储删除的conn连接
        for conn in r_list:
            try:
                data=conn.recv(1024) #不阻塞，会报错
                if not data: #当一个客户端暴力关闭的时候，会一直接收b''，别忘了判断一下数据
                    conn.close()
                    del_rlist.append(conn)
                    continue
                w_list[conn]=data.upper()
            except BlockingIOError: # 没有收成功，则继续检索下一个套接字的接收
                continue
            except ConnectionResetError: # 当前套接字出异常，则关闭，然后加入删除列表，等待被清除
                conn.close()
                del_rlist.append(conn)


        # 遍历写列表，依次取出套接字发送内容
        del_wlist=[]
        for conn,data in w_list.items():
            try:
                conn.send(data)
                del_wlist.append(conn)
            except BlockingIOError:
                continue


        # 清理无用的套接字,无需再监听它们的IO操作
        for conn in del_rlist:
            r_list.remove(conn)
        #del_rlist.clear() #清空列表中保存的已经删除的内容
        for conn in del_wlist:
            w_list.pop(conn)
        #del_wlist.clear()

#客户端
import socket
import os
import time
import threading
client=socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1',8083))

while 1:
    res=('%s hello' %os.getpid()).encode('utf-8')
    client.send(res)
    data=client.recv(1024)

    print(data.decode('utf-8'))


##多线程的客户端请求版本
# def func():
#     sk = socket.socket()
#     sk.connect(('127.0.0.1',9000))
#     sk.send(b'hello')
#     time.sleep(1)
#     print(sk.recv(1024))
#     sk.close()
#
# for i in range(20):
#     threading.Thread(target=func).start()

非阻塞IO示例

　　虽然我们上面的代码通过设置非阻塞，规避了IO操作，但是非阻塞IO模型绝不被推荐。

　　我们不能否定其优点：能够在等待任务完成的时间里干其他活了（包括提交其他任务，也就是 “后台” 可以有多个任务在“”同时“”执行）。

　　（3）多路复用IO(IO multiplexing) (重点)

　　　　多路复用：采用了代理（select）模式，把所有的需要监控的对象传递给selct监控，select监控到了被监控对象有动作，就返回，执行相应的任务。

　　IO multiplexing这个词可能有点陌生，但是如果我说select/epoll，大概就都能明白了。有些地方也称这种IO方式为事件驱动IO(event driven IO)。我们都知道，select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。它的流程如图：

　　当用户进程调用了select，那么整个进程会被block，而同时，kernel会“监视”所有select负责的socket，当任何一个socket中的数据准备好了，select就会返回。这个时候用户进程再调用read操作，将数据从kernel拷贝到用户进程。

　　　python中的select模块： 

import select

fd_r_list, fd_w_list, fd_e_list = select.select(rlist, wlist, xlist, [timeout])

参数： 可接受四个参数（前三个必须）
    rlist: wait until ready for reading  #等待读的对象，你需要监听的需要获取数据的对象列表
    wlist: wait until ready for writing  #等待写的对象，你需要写一些内容的时候，input等等，也就是说我会循环他看看是否有需要发送的消息，如果有我取出这个对象的消息并发送出去，一般用不到，这里我们也给一个[]。
    xlist: wait for an “exceptional condition”  #等待异常的对象，一些额外的情况，一般用不到，但是必须传，那么我们就给他一个[]。
    timeout: 超时时间
    当超时时间 ＝ n(正整数)时，那么如果监听的句柄均无任何变化，则select会阻塞n秒，之后返回三个空列表，如果监听的句柄有变化，则直接执行。
返回值：三个列表与上面的三个参数列表是对应的
　　select方法用来监视文件描述符(当文件描述符条件不满足时，select会阻塞)，当某个文件描述符状态改变后，会返回三个列表
    1、当参数1 序列中的fd满足“可读”条件时，则获取发生变化的fd并添加到fd_r_list中
    2、当参数2 序列中含有fd时，则将该序列中所有的fd添加到 fd_w_list中
    3、当参数3 序列中的fd发生错误时，则将该发生错误的fd添加到 fd_e_list中
    4、当超时时间为空，则select会一直阻塞，直到监听的句柄发生变化

　　结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接  

#服务端
from socket import *
import select
server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8093))
server.listen(5)
# 设置为非阻塞
server.setblocking(False)

# 初始化将服务端socket对象加入监听列表，后面还要动态添加一些conn连接对象，当accept的时候sk就有感应，当recv的时候conn就有动静
rlist=[server,]
rdata = {}  #存放客户端发送过来的消息

wlist=[]  #等待写对象
wdata={}  #存放要返回给客户端的消息

print('预备！监听！！！')
count = 0 #写着计数用的，为了看实验效果用的，没用
while True:
    # 开始 select 监听,对rlist中的服务端server进行监听，select函数阻塞进程，直到rlist中的套接字被触发（在此例中，套接字接收到客户端发来的握手信号，从而变得可读，满足select函数的“可读”条件），被触发的（有动静的）套接字（服务器套接字）返回给了rl这个返回值里面；
    rl,wl,xl=select.select(rlist,wlist,[],0.5)
    print('%s 次数>>'%(count),wl)
    count = count + 1
    # 对rl进行循环判断是否有客户端连接进来,当有客户端连接进来时select将触发
    for sock in rl:
        # 判断当前触发的是不是socket对象, 当触发的对象是socket对象时,说明有新客户端accept连接进来了
        if sock == server:
            # 接收客户端的连接, 获取客户端对象和客户端地址信息
            conn,addr=sock.accept()
            #把新的客户端连接加入到监听列表中，当客户端的连接有接收消息的时候，select将被触发，会知道这个连接有动静，有消息，那么返回给rl这个返回值列表里面。
            rlist.append(conn)
        else:
            # 由于客户端连接进来时socket接收客户端连接请求，将客户端连接加入到了监听列表中(rlist)，客户端发送消息的时候这个连接将触发
            # 所以判断是否是客户端连接对象触发
            try:
                data=sock.recv(1024)
                #没有数据的时候，我们将这个连接关闭掉，并从监听列表中移除
                if not data:
                    sock.close()
                    rlist.remove(sock)
                    continue
                print("received {0} from client {1}".format(data.decode(), sock))
                #将接受到的客户端的消息保存下来
                rdata[sock] = data.decode()

                #将客户端连接对象和这个对象接收到的消息加工成返回消息，并添加到wdata这个字典里面
                wdata[sock]=data.upper()
                #需要给这个客户端回复消息的时候，我们将这个连接添加到wlist写监听列表中
                wlist.append(sock)
            #如果这个连接出错了，客户端暴力断开了（注意，我还没有接收他的消息，或者接收他的消息的过程中出错了）
            except Exception:
                #关闭这个连接
                sock.close()
                #在监听列表中将他移除，因为不管什么原因，它毕竟是断开了，没必要再监听它了
                rlist.remove(sock)
    # 如果现在没有客户端请求连接,也没有客户端发送消息时，开始对发送消息列表进行处理，是否需要发送消息
    for sock in wl:
        sock.send(wdata[sock])
        wlist.remove(sock)
        wdata.pop(sock)

    # #将一次select监听列表中有接收数据的conn对象所接收到的消息打印一下
    # for k,v in rdata.items():
    #     print(k,'发来的消息是：',v)
    # #清空接收到的消息
    # rdata.clear()

---------------------------------------
#客户端
from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8093))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue
    client.send(msg.encode('utf-8'))
    data=client.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))

client.close()

select 网络IO模型代码

　　

select做得事情和第二阶段的阻塞没有关系，就是从内核态将数据拷贝到用户态的阻塞，始终帮你做得监听的工作，帮你节省了一些第一阶段阻塞的时间。

 　　IO多路复用的机制：

　　　　select机制： Windows、Linux

　　　　poll机制    ： Linux    #和lselect监听机制一样，但是对监听列表里面的数量没有限制，select默认限制是1024个，但是他们两个都是操作系统轮询每一个被监听的文件描述符（如果数量很大，其实效率不太好），看是否有可读操作。

　　　　epoll机制  ： Linux    #它的监听机制和上面两个不同，他给每一个监听的对象绑定了一个回调函数，你这个对象有消息，那么触发回调函数给用户，用户就进行系统调用来拷贝数据，并不是轮询监听所有的被监听对象，这样的效率高很多。