python笔记-协程

协程简介

协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.

• 进程在创建时， 需要耗费时间和资源,
• 线程在创建时， 需要耗费时间和资源,
• 协程运行过程中始终只有一个线程

协程优势：
- 有较高的执行效率,始终只有一个线程,不存在创建线程和销毁线程需要的时间;
也没有线程切换的开销,任务需要开启线程数越多,协程的优势越明显;
- 不需要多线程的锁机制

yield 实现协程

import threading
import time
def producer(c):
    c.__next__()
    n = 0
    while n < 5:
        n += 1
        print("[生产者]生产数据: %s" %(n))
        res = c.send(n)
        print("[消费者的返回值为:%s" %(res))

def consumer():
    r = 'a'
    while True:
        # yield r   ====>  r如何获取? print(c.__next__())
        # n =  yield r   ==> c.send("任务1")   ===> n = "任务1"
        n =  yield r
        if not n:
            return
        print("[消费者]运行%s....." %(n))
        time.sleep(1)
        r = '200 OK'

# # 函数中有yield， 返回值为生成器;
# c = consumer()
# #
# print(c.__next__())
# print(c.send("任务1"))


if __name__ == '__main__':
    # 查看当
    print(threading.active_count())
    c = consumer()
    producer(c)
    print(threading.active_count())

gevent 实现协程

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；
gevent提供了patch_*来对于标准库作修改;

import time
from gevent import  monkey
monkey.patch_all()

import  gevent
def job(n):
    for i in range(n):
        print(gevent.getcurrent(), i)
        time.sleep(1)

def main1():
    # 创建三个协程， 并让该协程执行job任务
    # 假设多协程执行的任务， 没有IO操作或者等待， 那么协程间是依次运行， 而不是交替运行;
    # 假设多协程执行的任务， IO操作或者等待， 那么协程间是交替运行;
    g1 = gevent.spawn(job, 3)
    g2 = gevent.spawn(job, 3)
    g3 = gevent.spawn(job, 3)
    # 等待所有的协程执行结束， 再执行主程序；
    # g1.join()
    # g2.join()
    # g3.join()
    gevent.joinall([g1, g2, g3])
    print("任务执行结束.....")

main1()

协程案例

from urllib.request import urlopen
from concurrent.futures import  ThreadPoolExecutor
import gevent

# 1. 打补丁
from gevent import  monkey
from mytimeit import timeit
monkey.patch_all()

# 2. 确定多协程执行的任务内容；
def load_url(url):
    # print("正在处理%s...." %(url))
    with urlopen(url) as conn:
        data = conn.read()
        print("%s网页字节数为%s" %(url, len(data)))

URLS = ['http://httpbin.org', 'http://example.com/']*100

@timeit
def gevent_main():
    gevents = [gevent.spawn(load_url, url) for url in URLS]
    gevent.joinall(gevents)


@timeit
def thread_main():
    with  ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as f:
        f.map(load_url, URLS)

if __name__ == '__main__':
    gevent_main()
    thread_main()