1.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）
1.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
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。
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：
1 yield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 res=producer() 16 consumer(res) #写成consumer(producer())会降低执行效率 17 stop=time.time() 18 print(stop-start) #1.29567289352417 19 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 stop=time.time() 40 print(stop-start) #1.3700881004333496
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并不能实现遇到io切换。
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)
2.协程的概念
单线程下，不可避免程序中出现io操作，但如果能在程序中（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。
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。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。
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:
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：
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：
必须在只有一个单线程里实现并发
修改共享数据不需加锁
用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
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））
3.greenlet模块
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，仍没解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。
1 from greenlet import greenlet 2 3 4 def sayhi(name): 5 print("%s say hi 1" % name) 6 g2.switch("xg") 7 print("%s say hi 2" % name) 8 g2.switch("xg") 9 10 11 def sayhello(name): 12 print("%s say hello 1" % name) 13 g1.switch() 14 print("%s say hello 2" % name) 15 16 17 g1 = greenlet(sayhi) 18 g2 = greenlet(sayhello) 19 g1.switch("miller")
4.Gevent模块
Gevent 是第三方库，可通过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，后面跟参数
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
1 import gevent 2 3 def sayhi(name): 4 print("%s say hi 1" % name) 5 gevent.sleep(3) # gevent 只会在遇到自己的这个sleep方法时才会切换任务，time.sleep不会 6 print("%s say hi 2" % name) 7 8 9 def sayhello(name): 10 print("%s say hello 1" % name) 11 gevent.sleep(5) 12 print("%s say hello 2" % name) 13 14 15 g1 = gevent.spawn(sayhi, "miller") 16 g2 = gevent.spawn(sayhello, "xg") 17 g1.join() 18 g2.join() 19 print("all over!")
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
1 from gevent import monkey;monkey.patch_all() 2 import gevent, time 3 4 def sayhi(name): 5 print("%s say hi 1" % name) 6 time.sleep(3) 7 print("%s say hi 2" % name) 8 9 10 def sayhello(name): 11 print("%s say hello 1" % name) 12 time.sleep(5) 13 print("%s say hello 2" % name) 14 15 16 g1 = gevent.spawn(sayhi, "miller") 17 g2 = gevent.spawn(sayhello, "xg") 18 g1.join() 19 g2.join() 20 print("all over!")
5.协程实现的套接字服务端
1 # 通过gevent实现单线程下的socket并发（from gevent import monkey;monkey.patch_all() 2 # 一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞） 3 from gevent import monkey;monkey.patch_all() 4 import socket, gevent 5 #如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket 6 # from gevent import socket 7 # s=socket.socket() 8 9 10 def rec_data(conn): 11 while True: 12 try: 13 res = conn.recv(1024) 14 if not res:break 15 res = res.upper() 16 conn.send(res) 17 except Exception as e: 18 print(e) 19 finally: 20 conn.close() 21 22 23 def start(): 24 server = socket.socket(family=socket.AF_INET, type=socket.SOCK_STREAM) 25 server.bind(("127.0.0.1", 8089)) 26 server.listen(1000) 27 print("starting...") 28 while True: 29 conn, addr = server.accept() 30 print(addr) 31 gevent.spawn(rec_data, conn) 32 server.close() 33 34 35 if __name__ == "__main__": 36 g = gevent.spawn(start) 37 g.join()