标签：空间 安装 实例化 bind 有一个 聊天 chat 节省空间 www
基于单线程来实现并发。
协程并不是实际存在的实体，本质上是一个线程的多个部分。
比线程的单位更小——协程，纤程，在一个线程中可以开启很多协程。
在执行程序的过程中，遇到 IO 操作就冻结当前位置的状态，去执行其他任务，在执行其他任务的过程中，会不断地检测上一个冻结的任务是否 IO 结束，如果 IO 结束了，就继续从冻结的位置开始执行。
一个线程不会遇到阻塞——一直在使用CPU。
多个线程——只能有一个线程使用CPU。
协程比线程之间的切换和线程的创建销毁所花费的时间，空间开销要小的多。
import time def producer(): res = [] for i in range(1000000): res.append(i) return res def consumer(res): for i in res:pass start = time.time() res = producer() consumer(res) print(time.time()-start) # 0.26484227180480957 def producer(): for i in range(1000000): yield i def consumer(): g = producer() for i in g:pass start = time.time() consumer() print(time.time() - start) # 0.09993767738342285 import time def consumer(): while True: x=yield def producer(): g=consumer() next(g) for i in range(10000000): g.send(i) start = time.time() producer() print(time.time() - start) # 1.6259949207305908 # 单纯的切换，还是要耗费一些时间的，记住当前执行的状态。 # 用时间换了空间
协程：是单线程下的开发，又称微线程，纤程。
协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。
需要强调的是：
1，python的线程是属于内核级别的，即由操作系统控制调度(如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限，切换其他线程运行。)
2，单线程内开启协程，一旦遇到io，就会从应用程序级别(而非操作系统)控制切换，以此来提升效率。(!!!非io操作的切换与效率无关)
对比操作系统控制线程的切换，用户在线程内控制协程的切换：
优点如下：
1，协程的切换开销更小，属于程序级别的切换，操作系统完全感知不到，因而更加轻量级。
2，单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu.
缺点如下：
1，协程的本质是单线程下，无法利用多核，可以是一个程序开启多个进程，每个进程内开启多个线程，每个线程内开启多个协程。
2，协程指的是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程。
总结协程的特点：
1，必须在只有一个单线程里实现并发。
2，修改共享数据不需要加锁。
3，用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈。
4，一个协程遇到 io 操作自动切换到其他协程
安装：pip3 install greenlet
import time from greenlet import greenlet def func1(name): print(‘%s‘%name,123) g2.switch(‘小白‘) time.sleep(1) print(‘%s‘%name,‘abc‘) def func2(name): time.sleep(1) print(‘%s‘%name,456) g1.switch() g1 = greenlet(func1) # 实例化 g2 = greenlet(func2) g1.switch(‘清秋‘) # 开始运行 可以在第一次switch时传入参数，以后就不用了。 ‘‘‘ 清秋 123 小白 456 清秋 abc ‘‘‘
单纯的切换(在没有io的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作)，反而会降低程序的执行速度。
# 顺序执行 import time def f1(): res = 1 for i in range(10000000): res += i def f2(): res = 1 for i in range(10000000): res *= i start = time.time() f1() f2() print(time.time()-start) # 1.5120854377746582 # 切换执行 from greenlet import greenlet import time def f1(): res = 1 for i in range(10000000): res += i g2.switch() def f2(): res = 1 for i in range(10000000): res *= i g1.switch() start = time.time() g1 = greenlet(f1) g2 = greenlet(f2) g1.switch() print(time.time()-start) # 1.9758000373840332 # 由上可知，单纯的切换，反而会降低了程序的执行速度。
greenlet 只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式，当切到一个任务执行时，如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。
单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作，又有阻塞操作，所以我们可以在这些时间去执行其他任务，这样就能提高效率，这就用到了gevent模块。
安装：pip3 install gevent
gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是greenlet，它是以C扩展模块形式介入Python的轻量级协程。greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但他们被协作式的调度。
g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)创建一个协程对象g1，spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面可以有多个参数，可以是位置实参或关键字实参，都是传给函数eat的 g2=gevent.spawn(func2) g1.join() #等待g1结束 g2.join() #等待g2结束 #或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2]) g1.value#拿到func1的返回值
from gevent import monkey;monkey.patch_all() # 它会把下面导入的所有模块中的IO操作都打成一个包，gevent就能够识别这些IO操作了。 import time import gevent # 使用gevent模块来执行多个函数，表示在这些函数遇到IO操作的时候可以在同一个线程中进行切换。 # 利用其他任务的IO阻塞时间来切换到其他的任务继续执行。 # spawn来发布协程任务 # gevent本身并不认识其他模块中的IO操作，所以只有 from gevent import monkey;monkey.patch_all() 才能识别 # gevent就能够认是在这句话后导入模块的IO操作。 from threading import currentThread def eat(): print(‘eating1‘,currentThread()) time.sleep(1) print(‘eating2‘) def play(): print(‘playing1‘,currentThread()) time.sleep(1) print(‘playing2‘) g1 = gevent.spawn(eat) g2 = gevent.spawn(play) time.sleep(1) # 停一会等待执行完毕
from gevent import monkey;monkey.patch_all() import time import gevent def eat(name): print(‘%s eat1‘ % name) time.sleep(1) print(‘%s eat2‘ % name) def play(name): print(‘%s play1‘ % name) time.sleep(1) print(‘%s play2‘ % name) g1 = gevent.spawn(eat,‘egon‘) g2 = gevent.spawn(play,‘alex‘) g1.join() g2.join() # 可以直接用 gevent.joinall([g1,g2]) print(‘主‘)
from gevent import monkey;monkey.patch_all() import threading import gevent import time def eat(): print(threading.current_thread().getName()) # DummyThread-1 print(‘eat1‘) time.sleep(2) print(‘eat2‘) def play(): print(threading.current_thread().getName()) # DummyThread-2 print(‘play1‘) time.sleep(2) print(‘play2‘) g1 = gevent.spawn(eat) g2 = gevent.spawn(play) gevent.joinall([g1,g2]) print(‘主‘)
from gevent import monkey;monkey.patch_all() import time import gevent from urllib.request import urlopen def get_page(url): res = urlopen(url) print(len(res.read())) url_lst = [ ‘http://www.baidu.com‘, ‘http://www.sogou.com‘, ‘http://www.sohu.com‘, ‘http://www.qq.com‘, ‘http://www.cnblogs.com‘, ] start = time.time() gevent.joinall([gevent.spawn(get_page,url) for url in url_lst]) print(time.time()-start) # 1.0084402561187744 # 网页读取有一个机制，第一次读取的时候时间都会普遍久 # 会将读取的网页缓存下来，以便下次的读取用。 start = time.time() gevent.joinall([gevent.spawn(get_page,url) for url in url_lst]) print(time.time()-start) # 0.5516667366027832 start = time.time() for url in url_lst: get_page(url) print(time.time()-start) # 1.533193588256836 # 所以我们可以通过时间看出，协程爬取是比普通遍历快很多。
from gevent import monkey;monkey.patch_all() import socket import gevent def async_talk(conn): try: while True: conn.send(b‘hello‘) ret = conn.recv(1024) print(ret) # 为了实现能够一直和同一个客户端聊天。 finally: conn.close() # 在程序报错的时候会关闭连接，节省空间 sk = socket.socket() sk.bind((‘127.0.0.1‘,9000)) sk.listen() while True: conn,addr = sk.accept() # 因为循环，所以可重复接收多个多个客户端的连接 gevent.spawn(async_talk,conn) # 创建协程，将conn当参数传入函数 sk.close()
import socket from threading import Thread def chat(): sk = socket.socket() # 放在函数内部，则每次一个线程就会有一个新的sk。 sk.connect((‘127.0.0.1‘,9000)) while True: # 循环对话。 print(sk.recv(1024)) sk.send(b‘bye‘) sk.close() for i in range(500): # 创建500个线程客户端 Thread(target=chat).start()
标签：空间 安装 实例化 bind 有一个 聊天 chat 节省空间 www
原文地址：https://www.cnblogs.com/stfei/p/9052805.html
