优点：使用协程，可以更好的利用线程资源。（基于线程实现）

需求：使用一个线程，去请求多个网站的资源（注意，请求上会有延时）<实际上是去请求了大量的网站信息，我们使用了多线程，只不过每个线程依旧会分配到多个网站资源，这里我们只需要去讨论这一条线程即可>

可以看出，由于网络延迟等因素，当我们去获取信息时，有一段时间呗浪费，用于空等信息返回，当我们去获取大量网站的时候，那这个时间是非常大的。我们需要去避免他。

解决方案：使用协程，充分利用我们中间等待的这一段时间，去做其他的事情，比如其请求下一个网站，，或者下几个网站。然后连续去接收信息，就可以充分的利用空耗的时间

1.协程的简单使用：

pip3 install gevent　　# gevent模块若是没有，只需要先下载

开始使用：

import gevent

def foo():
    print("foo函数开始运行")
    gevent.sleep(0)
    print("又回到了foo函数")

def bar():
    print("bar函数开始运行")
    gevent.sleep(0)
    print("又回到了bar函数")

gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar),
])

输出结果：
foo函数开始运行
bar函数开始运行
又回到了foo函数
又回到了bar函数

2.协程的了解：对于上面的例子来说，有点不太容易理解，我们使用计时去了解其中流程，再去讨论上面代码

（1）上面sleep(0)和下面的sleep(3)相比，得出两个函数的执行时间是一致的（几乎是）

import gevent
import time

begin = time.time()

def foo():
    fs = time.time() - begin
    print("foo函数开始运行",fs)

    gevent.sleep(3)

    fe = time.time() - begin
    print("又回到了foo函数",fe)

def bar():
    bs = time.time() - begin
    print("bar函数开始运行",bs)

    gevent.sleep(3)

    be = time.time() - begin
    print("又回到了bar函数",be)


gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar),
])

foo函数开始运行 0.01000070571899414
bar函数开始运行 0.01000070571899414
又回到了foo函数 3.0101723670959473
又回到了bar函数 3.0101723670959473

注意输出结果

我们可以看出两个函数都是在统一时间执行第一句输出，在三秒后去执行的第二句输出

（2）sleep(3)和sleep(1)

import gevent
import time

begin = time.time()

def foo():
    fs = time.time() - begin
    print("foo函数开始运行",fs)

    gevent.sleep(1)

    fe = time.time() - begin
    print("又回到了foo函数",fe)

def bar():
    bs = time.time() - begin
    print("bar函数开始运行",bs)

    gevent.sleep(3)

    be = time.time() - begin
    print("又回到了bar函数",be)


gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar),
])

注意输出结果：几乎在同一时间执行两个函数（顺序和joinall方法中注册顺序有关），在我们设定的sleep时间后去继续执行函数

foo函数开始运行 0.0060002803802490234
bar函数开始运行 0.0060002803802490234
又回到了foo函数 1.0060575008392334
又回到了bar函数 3.006171941757202

所以说对于最上面简单使用中的执行顺序先是根据joinall的注册顺序去打印

foo函数开始运行
bar函数开始运行

然后由于sleep(0)间隔是0，所以立即去执行下面的打印程序（当sleep的时间是一致时，顺序还是和注册时一致）

又回到了foo函数
又回到了bar函数

（3）使用time.sleep()去更加深刻了解协程

import gevent
import time

begin = time.time()

def foo():
    fs = time.time() - begin
    print("foo函数开始运行",fs)

    gevent.sleep(1)

    time.sleep(4)　　#这里睡眠4秒

    fe = time.time() - begin
    print("又回到了foo函数",fe)

def bar():
    bs = time.time() - begin
    print("bar函数开始运行",bs)

    gevent.sleep(3)

    be = time.time() - begin
    print("又回到了bar函数",be)


gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar),
])

注意输出结果：发现对于我们在foo中设置的time.sleep(4)对bar方法也有影响。

foo函数开始运行 0.005000114440917969
bar函数开始运行 0.0060002803802490234
又回到了foo函数 5.006286144256592
又回到了bar函数 5.007286310195923

原因：gevent设置了我们协程的苏醒时间，但是当苏醒时间与我们的执行时间相冲突，那么会以执行时间为主（毕竟这是单线程，不会考虑其他的），而原来的设置的gevent.sleep(秒数)则变成了大小比较，谁在后，谁就后执行

任务框架：

import gevent
import time

begin = time.time()

def foo(url,index):
    fs = time.time() - begin
    print("%s:发送请求到%s，等待返回"%(index,url),fs) #这里可以模拟发送请求
    gevent.sleep(0)
    fe = time.time() - begin
    print("%s:获取信息从%s，开始处理"%(index,url),fe) #这里模拟处理信息

gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo,"www.baidu.com",1),　　#注意传参方式
    gevent.spawn(foo,"www.sina.com.sn",2),
])

输出结果：

1:发送请求到www.baidu.com，等待返回 0.005000114440917969
2:发送请求到www.sina.com.sn，等待返回 0.005000114440917969
1:获取信息从www.baidu.com，开始处理 0.005000114440917969
2:获取信息从www.sina.com.sn，开始处理 0.005000114440917969

python---基础知识回顾（十）进程和线程（协程gevent：线程的优化）