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一、线程、进程回顾

1. 在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。

2. 并发的本质：切换+保存状态。

3. cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长。

4. 在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态。

5. 其中并发并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。

二、协程介绍

协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。

一句话说明什么是协程：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，单线程下实现并发。

需要强调的是：

1. python的线程属于内核级别的，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，用户在单线程内控制协程的切换。

重点：遇到io切换的时候才有意义

具体: 协程概念本质是程序员抽象出来的,操作系统根本不知道协程存在,也就说来了一个线程我自己遇到io 我自己线程内部直接切到自己的别的任务上了,操作系统跟本发现不了,也就是实现了单线程下效率最高.

优点：

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：

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，每个线程内开启协程，自己要检测所有的io,但凡有一个阻塞整体都跟着阻塞.
2. 协程指的是单个线程，因而一旦协程出现一个阻塞，没有切换任务，将会阻塞整个线程

特点：

1. 必须在只有一个单线程里实现并发
2. 修改共享数据不需加锁
3. 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈

import time
def eat():
    print('eat 1')
    # 疯狂的计算呢没有io
    time.sleep(2)
    # for i in range(100000000):
    #     i+1
def play():
    print('play 1')
    # 疯狂的计算呢没有io
    time.sleep(3)
    # for i in range(100000000):
    #     i+1
play()
eat() # 5s

在单线程里，利用yield来实现协程，这是一个没有意义的携程(因为我们说过协程要做在有io的情况下才有意义)

import time
def func1():
    while True:
        1000000+1
        yield

def func2():
    g = func1()
    for i in range(100000000):
        i+1
        next(g)

start = time.time()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start) # 17.68560242652893

对比上面yeild切换运行的时间，反而比我们单独取执行函数串行更消耗时间，所以上面实现的携程是没有意义的。

import time

def func1():
    for i in range(100000000):
        i+1
def func2():
    for i in range(100000000):
        i+1

start = time.time()
func1()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start) # 12.08229374885559

三、协程的本质

协程的本质就是在单线程下，由用户自己控制一个任务遇到io阻塞了就切换另外一个任务去执行，以此来提升效率。为了实现它，我们需要找寻一种可以同时满足以下条件的解决方案：

1. 可以控制多个任务之间的切换，切换之前将任务的状态保存下来，以便重新运行时，可以基于暂停的位置继续执行。
2. 作为1的补充：可以检测io操作，在遇到io操作的情况下才发生切换

3.1 使用协程我们需要用到genvent模块

重点：使用gevent来实现协程是可以的，但是我们说过协程最主要是遇到IO才有意义，但是恰好这个gevent模块做不到协程的真正的意义，也就是说这个而模块他检测不到IO

但用gevent模块是检测不到IO的，也就是说这样写同样是没有意义的

下面程序里的gevent是一个类

1. gevent.spawn本质调用了gevent.greenlet.Greenlet的类的静态方法spawn：

   @classmethod
   def spawn(cls, *args, **kwargs):
       g = cls(*args, **kwargs)
       g.start()
       return g

2. 这个类方法调用了Greenlet类的两个函数，*__init_*_ 和 start. init函数中最为关键的是这段代码：　

   def __init__(self, run=None, *args, **kwargs):
      greenlet.__init__(self, None, get_hub()) # 将新创生的greenlet实例的parent一律设置成hub
      if run is not None:
      self._run = run

# 在这段程序我们发现，这段程序并没有实现遇见IO的时候，用户模cpu实现任务切换
import gevent
import time

def eat():
    print('eat 1')
    time.sleep(2)
    print('eat 2')
def play():
    print('play 1')
    # 疯狂的计算呢没有io
    time.sleep(3)
    print('play 2')

start = time.time()
g1 = gevent.spawn(eat)
g2 = gevent.spawn(play)
g1.join()
g2.join()
end = time.time()
print(end-start) 5.0041022300720215

'''
结果：
eat 1
eat 2
play 1
play 2
5.004306077957153
'''

重点二：使用gevent的一个补丁来实现，通过gevent类来实现真正有意义的协程，用户真正的实现里以操作系统发现不了的方式，模拟了遇见IO的时候实现任务之间的来回切换

注意：这里再次强调，协程的本质意义是在单线程内实现任务的保存状态加切换，并且真正的协程必须是在遇到IO的情况

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import time

def eat():
    print('eat 1')
    time.sleep(2)
    print('eat 2')
def play():
    print('play 1')
    # 疯狂的计算呢没有io
    time.sleep(3)
    print('play 2')

start = time.time()
g1 = gevent.spawn(eat)
g2 = gevent.spawn(play)
g1.join()
g2.join()
end = time.time()
print(end-start)# 3.003168821334839

'''
结果：
eat 1
play 1
eat 2
play 2
3.003168821334839
'''

123 协程基础

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