python编程使用协程并发的优缺点

 更新时间:2018年09月20日 10:54:12   作者:雪山飞猪  
协程是一种用户态的轻量级线程,又称微线程。这篇文章主要介绍了python编程使用协程并发的优缺点,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

协程

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/'),
]) 

  执行输出

2443 bytes received from https://www.baidu.com/

108315 bytes received from https://www.jd.com/

231873 bytes received from https://www.qq.com/

可以看出3个网络操作是并发执行的,而且结束顺序不同

参考链接:http://hhkbp2.github.io/gevent-tutorial/

总结

以上所述是小编给大家介绍的python编程使用协程并发的优缺点,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!

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