python编程使用协程并发的优缺点_Python

协程是一种用户态的轻量级线程，又称微线程。

协程拥有自己的寄存器上下文和栈，调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

优点：

1.无需线程上下文切换的开销
2.无需原子操作锁定及同步的开销
3.方便切换控制流，简化编程模型
4.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。

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。

缺点：

1.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。
2.进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

使用Gevent

gevent是python的一个并发框架,以微线程greenlet为核心，使用了epoll事件监听机制以及诸多其他优化而变得高效.

•简单示例

gevent的sleep可以交出控制权，当我们在受限于网络或IO的函数中使用gevent，这些函数会被协作式的调度， gevent的真正能力会得到发挥。Gevent处理了所有的细节，来保证你的网络库会在可能的时候，隐式交出greenlet上下文的执行权。

									import gevent

									def foo():

									  print('running in foo')

									  gevent.sleep(0)

									  print('com back from bar in to foo')

									def bar():

									  print('running in bar')

									  gevent.sleep(0)

									  print('com back from foo in to bar')

									# 创建线程并行执行程序

									gevent.joinall([

									  gevent.spawn(foo),

									  gevent.spawn(bar),

									])

　　执行结果

running in foo
running in bar
com back from bar in to foo
com back from foo in to bar

•同步异步

									import random

									import gevent

									def task(pid):

									  gevent.sleep(random.randint(0, 2) * 0.001)

									  print('Task %s done' % pid)

									def synchronous():

									  for i in range(1, 10):

									    task(i)

									def asynchronous():

									  threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]

									  gevent.joinall(threads)

									print('Synchronous:')

									synchronous()

									print('Asynchronous:')

									asynchronous()

　　执行输出

Synchronous:

Task 1 done

Task 2 done

Task 3 done

Task 4 done

Task 5 done

Task 6 done

Task 7 done

Task 8 done

Task 9 done

Asynchronous:

Task 1 done

Task 4 done

Task 5 done

Task 9 done

Task 6 done

Task 0 done

Task 2 done

Task 3 done

Task 7 done

Task 8 done

•以子类的方法使用协程

可以子类化Greenlet类，重载它的_run方法，类似多线线程和多进程模块

				?

									import gevent

									from gevent import Greenlet

									class Test(Greenlet):

									  def __init__(self, message, n):

									    Greenlet.__init__(self)

									    self.message = message

									    self.n = n

									  def _run(self):

									    print(self.message, 'start')

									    gevent.sleep(self.n)

									    print(self.message, 'end')

									tests = [

									  Test("hello", 3),

									  Test("world", 2),

									]

									for test in tests:

									  test.start() # 启动

									for test in tests:

									  test.join() # 等待执行结束

•使用monkey patch修改系统标准库(自动切换协程)

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

				?

									import gevent

									import requests

									from gevent import monkey

									monkey.patch_socket()

									def task(url):

									  r = requests.get(url)

									  print('%s bytes received from %s' % (len(r.text), url))

									gevent.joinall([

									  gevent.spawn(task, 'https://www.baidu.com/'),

									  gevent.spawn(task, 'https://www.qq.com/'),

									  gevent.spawn(task, 'https://www.jd.com/'),

									])