多任务之协程

协程

协程我们是使用gevent模块实现的，而gevent 是对greenlet进行的封装，而greenlet 又是对yield进行封装。要理解gevent就要从yield开始。 要理解yield的作用我们就要先理解可迭代对象与迭代器

一、可迭代对象与迭代器

1> 可迭代对象

迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

可迭代对象定义：

我们把可以通过for...in...这类语句迭代读取一条数据供我们使用的对象称之为可迭代对象（Iterable）

可迭代对象本质：

向我们提供一个这样的中间“人”即迭代器帮助我们对其进行迭代遍历使用。
可迭代对象通过 __iter__ 方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据, 也就是说，一个具备了 __iter__ 方法的对象，就是一个可迭代对象。

创建一个可迭代对象

from collections.abc import Iterable

class Mylist():

	def __iter__(self):
        # 暂时忽略如何构造一个迭代器对象
		pass
    

print(isinstance(Mylist(), Iterable))

2> 迭代器

迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。实际上，在使用next()函数的时候，调用的就是迭代器对象的__next__方法

迭代器定义：

一个实现了__iter__方法和__next__方法的对象，就是迭代器。

迭代器本质：

for item in Iterable 循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器，然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item，当遇到StopIteration的异常后循环结束。

迭代器实现

from collections.abc import Iterable, Iterator


# 自定义一个可迭代对象
class MyList(object):

    def __init__(self):
        self.items = list()

    def add(self, value):
        self.items.append(value)

    def __iter__(self):
        return MyIterator(self)


# 自定义一个迭代器
class MyIterator(object):

    def __init__(self, obj):
        self.obj = obj
        self.current_index = 0

    # python要求迭代器本身也是可迭代的
    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current_index < len(self.obj.items):
            item = self.obj.items[self.current_index]
            self.current_index += 1
            return item
        else:
            raise StopIteration


m = MyList()
print("MyList实例对象是否为可迭代对象: ", isinstance(m, Iterable))
print("MyList实例对象是否为迭代器: ", isinstance(m, Iterator))
print("MyIterator实例对象是否为可迭代对象: ", isinstance(MyIterator(m), Iterable))
print("MyIterator实例对象是否为迭代器: ", isinstance(MyIterator(m), Iterator))

m.add(1)
m.add(22)
m.add(333)
m.add(444)

for i in m:
    print(i)

说明：并不是只有for循环能接收可迭代对象
```
li = list(m)
print(li)
tp = tuple(m)
print(tp)
```

二、生成器

生成器的定义

只要在def中有yield关键字的 就称为 生成器, 生成器是一类特殊的迭代器

生成器定义方式

# 方式一
G = ( x*2 for x in range(5))
>>>  <generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0>

# 方式二
def fib(n):
    current = 0
    num1, num2 = 0, 1
    while current < n:
        num1, num2 = num2, num1+num2
        current += 1
        yield num
    return 'done'

生成器总结
- 使用了yield关键字的函数不再是函数，而是生成器。（使用了yield的函数就是生成器）
- yield关键字有两点作用：
  1. 保存当前运行状态（断点），然后暂停执行，即将生成器（函数）挂起
  2. 将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回，此时可以理解为起到了return的作用
- 可以使用next()函数让生成器从断点处继续执行，即唤醒生成器（函数）
- Python3中的生成器可以使用return返回最终运行的返回值(通过捕获异常对象的value属性值获取)，而Python2中的生成器不允许使用return返回一个返回值（即可以使用return从生成器中退出，但return后不能有任何表达式）。

三、协程

协程的定义

协程(微线程、纤程)是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）；协程是运行在某个单一线程下的，即先有线程才有协程。

协程与线程区别

在实现多任务时, 线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CPU上下文这么简单。 操作系统为了程序运行的高效性每个线程都有自己缓存Cache等等数据，操作系统还会帮你做这些数据的恢复操作。 所以线程的切换非常耗性能。但是协程的切换只是单纯的操作CPU的上下文，所以一秒钟切换个上百万次系统都抗的住。

协程模块gevent

通过yield实现协程的工作过程

import time

def work1():
    while True:
        print("----work1---")
        yield
        time.sleep(0.5)

def work2():
    while True:
        print("----work2---")
        yield
        time.sleep(0.5)

def main():
    w1 = work1()
    w2 = work2()
    while True:
        next(w1)
        next(w2)

if __name__ == "__main__":
    main()

通过greenlet实现协程

为了更好使用协程来完成多任务，python中的greenlet模块对其封装，从而使得切换任务变的更加简单

# pip install greenlet

from greenlet import greenlet
import time


def test1():
    while True:
        print("---A--")
        gr2.switch()
        time.sleep(0.5)


def test2():
    while True:
        print("---B--")
        gr1.switch()
        time.sleep(0.5)


gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
# 切换到gr1中运行
gr1.switch()

通过gevent实现协程

  greenlet已经实现了协程，但是这个还的人工切换，那么python还有一个比greenlet更强大的并且能够自动切换任务的模块gevent.
  其原理是当一个greenlet遇到IO(指的是input output 输入输出，比如网络、文件操作等)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

gevent的使用

# pip3 install gevent

import gevent

def f(n):
    for i in range(n):
        print(gevent.getcurrent(), i)

g1 = gevent.spawn(f, 5)
g2 = gevent.spawn(f, 5)
g3 = gevent.spawn(f, 5)
g1.join()
g2.join()
g3.join()

# 运行结果
# 可以看到，3个greenlet是依次运行而不是交替运行
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 0
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 1
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 2
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 3
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 4
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 0
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 1
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 2
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 3
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 4
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 0
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 1
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 2
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 3
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 4

gevent切换执行

import gevent

# 将程序中用到的耗时操作的代码，换为gevent中自己实现的模块
monkey.patch_all()

def f(n):
    for i in range(n):
        print(gevent.getcurrent(), i)
        #用来模拟一个耗时操作，注意不是time模块中的sleep
        # gevent.sleep(1)
        time.sleep(1)

g1 = gevent.spawn(f, 5)
g2 = gevent.spawn(f, 5)
g3 = gevent.spawn(f, 5)
g1.join()
g2.join()
g3.join()

# 运行结果
<Greenlet at 0x7fa70ffa1c30: f(5)> 0
<Greenlet at 0x7fa70ffa1870: f(5)> 0
<Greenlet at 0x7fa70ffa1eb0: f(5)> 0
<Greenlet at 0x7fa70ffa1c30: f(5)> 1
<Greenlet at 0x7fa70ffa1870: f(5)> 1
<Greenlet at 0x7fa70ffa1eb0: f(5)> 1
<Greenlet at 0x7fa70ffa1c30: f(5)> 2
<Greenlet at 0x7fa70ffa1870: f(5)> 2
<Greenlet at 0x7fa70ffa1eb0: f(5)> 2
<Greenlet at 0x7fa70ffa1c30: f(5)> 3
<Greenlet at 0x7fa70ffa1870: f(5)> 3
<Greenlet at 0x7fa70ffa1eb0: f(5)> 3
<Greenlet at 0x7fa70ffa1c30: f(5)> 4
<Greenlet at 0x7fa70ffa1870: f(5)> 4
<Greenlet at 0x7fa70ffa1eb0: f(5)> 4

使用协程实现TCP通信为多个用户服务

# 【本机环境运行】

import socket
import gevent
from gevent import monkey

monkey.patch_all()


def handle_request(client_socket):
    while True:
        data = client_socket.recv(1024).decode("gbk")
        print(data)


def main():
    tcp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    tcp_socket.bind(("127.0.0.1", 9000))
    tcp_socket.listen(128)

    while True:
        # 接收新的请求，未收到连接请求会导致程序堵塞
        tcp_server_socket, client_addr = tcp_socket.accept()
        # 将处理请求的任务交给协程处理
        gevent.spawn(handle_request, tcp_server_socket)
  
if __name__ == "__main__":
    main()

使用队列和协程实现生产者消费者模型

from gevent import queue, monkey
import gevent
import time
import random

monkey.patch_all()


def producer(q):
    for value in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']:
        print(f'【Producer】 put {value} to queue...')
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())
    # 发送结束信号
    q.put(None)


def consumer(q):
    while True:
        # 如果队列中无数据,consumer会一直执行(协程只有在耗时操作时才切换任务),
        # 可能会导致producer无法往队列中添加数据,我们可以手动添加一个延时
        if not q.empty():
            data = q.get()
            # 接收到结束信号退出程序
            if data is None:
                return
            print(f"【Consumer】 get {data} from queue")
            time.sleep(random.random())
        else:
            time.sleep(0.5)


q = queue.Queue()
  if __name__ == "__main__":
    gevent.joinall([
        gevent.spawn(producer, q),
        gevent.spawn(consumer, q)
  ])

四、进程、线程、协程区别

进程是资源分配的单位
线程是操作系统调度的单位
进程切换需要的资源很最大，效率很低
线程切换需要的资源一般，效率一般（当然了在不考虑GIL的情况下）
协程切换任务资源很小，效率高
多进程、多线程根据cpu核数不一样可能是并行的，但是协程是在一个线程中所以是并发

五、同步和异步

1> 基本概念

同步

	同步调用即当我们提交一个任务后，就在原地等待，等拿到第一个任务的结果之后再继续下一行代码，效率比较低；同步调用解决方案：多线程/多进程

异步

	异步即当我们提交一个任务之后，不必等待上一个任务的结果，直接进行下一个任务，监听这些任务的完成状态，当有一个任务完成之后，再继续完成这个任务的后续操作

同步异步代码实现与分析

from gevent import monkey
import gevent
import time

monkey.patch_all()


def task(task_no, delay_time):
    print(f"【任务-{task_no}】 开始！")
    time.sleep(delay_time)
    print(f"【任务-{task_no}】 结束！")


# 发布3个任务, 3个任务分别耗时10, 6, 12
if __name__ == '__main__':
    # 同步执行方式
    start_time = time.time()
    task("同步1", 5)
    task("同步2", 3)
    task("同步3", 6)
    end_time = time.time()
    print(f"同步执行方式耗时 {end_time - start_time}")

    # 异步执行方式
    start_time = time.time()
    gevent.joinall([
        gevent.spawn(task, "异步1", 5),
        gevent.spawn(task, "异步2", 3),
        gevent.spawn(task, "异步3", 6),
    ])
    end_time = time.time()
    print(f"异步执行方式耗时 {end_time - start_time}")

标签：__,之协程,协程,迭代,gevent,time,多任务,def
From： https://www.cnblogs.com/cs-songbai/p/18096611

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