摘要：隨著我們對(duì)于效率的追求不斷提高，基于單線程來(lái)實(shí)現(xiàn)并發(fā)又成為一個(gè)新的課題，即只用一個(gè)主線程很明顯可利用的只有一個(gè)情況下實(shí)現(xiàn)并發(fā)。作為的補(bǔ)充可以檢測(cè)操作，在遇到操作的情況下才發(fā)生切換協(xié)程介紹協(xié)程是單線程下的并發(fā)，又稱(chēng)微線程，纖程。

之前我們學(xué)習(xí)了線程、進(jìn)程的概念，了解了在操作系統(tǒng)中進(jìn)程是資源分配的最小單位,線程是CPU調(diào)度的最小單位。按道理來(lái)說(shuō)我們已經(jīng)算是把cpu的利用率提高很多了。但是我們知道無(wú)論是創(chuàng)建多進(jìn)程還是創(chuàng)建多線程來(lái)解決問(wèn)題，都要消耗一定的時(shí)間來(lái)創(chuàng)建進(jìn)程、創(chuàng)建線程、以及管理他們之間的切換。
　　隨著我們對(duì)于效率的追求不斷提高，基于單線程來(lái)實(shí)現(xiàn)并發(fā)又成為一個(gè)新的課題，即只用一個(gè)主線程（很明顯可利用的cpu只有一個(gè)）情況下實(shí)現(xiàn)并發(fā)。這樣就可以節(jié)省創(chuàng)建線進(jìn)程所消耗的時(shí)間。
　　為此我們需要先回顧下并發(fā)的本質(zhì)：切換+保存狀態(tài)
　 cpu正在運(yùn)行一個(gè)任務(wù)，會(huì)在兩種情況下切走去執(zhí)行其他的任務(wù)（切換由操作系統(tǒng)強(qiáng)制控制），一種情況是該任務(wù)發(fā)生了阻塞，另外一種情況是該任務(wù)計(jì)算的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)

在介紹進(jìn)程理論時(shí)，提及進(jìn)程的三種執(zhí)行狀態(tài)，而線程才是執(zhí)行單位，所以也可以將上圖理解為線程的三種狀態(tài)
一：其中第二種情況并不能提升效率，只是為了讓cpu能夠雨露均沾，實(shí)現(xiàn)看起來(lái)所有任務(wù)都被“同時(shí)”執(zhí)行的效果，如果多個(gè)任務(wù)都是純計(jì)算的，這種切換反而會(huì)降低效率。
　　為此我們可以基于yield來(lái)驗(yàn)證。yield本身就是一種在單線程下可以保存任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)的方法：

1 yiled可以保存狀態(tài)，yield的狀態(tài)保存與操作系統(tǒng)的保存線程狀態(tài)很像，但是yield是代碼級(jí)別控制的，更輕量級(jí)
2 send可以把一個(gè)函數(shù)的結(jié)果傳給另外一個(gè)函數(shù)，以此實(shí)現(xiàn)單線程內(nèi)程序之間的切換

#串行執(zhí)行
import time
def consumer(res):
    """任務(wù)1:接收數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù)"""
    pass

def producer():
    """任務(wù)2:生產(chǎn)數(shù)據(jù)"""
    res=[]
    for i in range(10000000):
        res.append(i)
    return res

start=time.time()
#串行執(zhí)行
res=producer()
consumer(res) #寫(xiě)成consumer(producer())會(huì)降低執(zhí)行效率
stop=time.time()
print(stop-start) #1.874000072479248


#基于yield并發(fā)執(zhí)行
import time
def consumer():
    """任務(wù)1:接收數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù)"""
    while True:
        print("this is consumer")
        x=yield

def producer():
    """任務(wù)2:生產(chǎn)數(shù)據(jù)"""
    g=consumer()
    next(g)
    for i in range(10):
        print("this is prodecer")
        g.send(i)

start=time.time()
#基于yield保存狀態(tài),實(shí)現(xiàn)兩個(gè)任務(wù)直接來(lái)回切換,即并發(fā)的效果
#PS:如果每個(gè)任務(wù)中都加上打印,那么明顯地看到兩個(gè)任務(wù)的打印是你一次我一次,即并發(fā)執(zhí)行的.
producer()

stop=time.time()
print(stop-start) #2.0272178649902344

二：第一種情況的切換。在任務(wù)一遇到io情況下，切到任務(wù)二去執(zhí)行，這樣就可以利用任務(wù)一阻塞的時(shí)間完成任務(wù)二的計(jì)算，效率的提升就在于此。

import time
def consumer():
    """任務(wù)1:接收數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù)"""
    while True:
        x=yield

def producer():
    """任務(wù)2:生產(chǎn)數(shù)據(jù)"""
    g=consumer()
    next(g)
    for i in range(10000000):
        g.send(i)
        time.sleep(2)

start=time.time()
producer() #并發(fā)執(zhí)行,但是任務(wù)producer遇到io就會(huì)阻塞住,并不會(huì)切到該線程內(nèi)的其他任務(wù)去執(zhí)行

stop=time.time()
print(stop-start)

對(duì)于單線程下，我們不可避免程序中出現(xiàn)io操作，但如果我們能在自己的程序中（即用戶程序級(jí)別，而非操作系統(tǒng)級(jí)別）控制單線程下的多個(gè)任務(wù)能在一個(gè)任務(wù)遇到io阻塞時(shí)就切換到另外一個(gè)任務(wù)去計(jì)算，這樣就保證了該線程能夠最大限度地處于就緒態(tài)，即隨時(shí)都可以被cpu執(zhí)行的狀態(tài)，相當(dāng)于我們?cè)谟脩舫绦蚣?jí)別將自己的io操作最大限度地隱藏起來(lái)，從而可以迷惑操作系統(tǒng)，讓其看到：該線程好像是一直在計(jì)算，io比較少，從而更多的將cpu的執(zhí)行權(quán)限分配給我們的線程。

協(xié)程的本質(zhì)就是在單線程下，由用戶自己控制一個(gè)任務(wù)遇到io阻塞了就切換另外一個(gè)任務(wù)去執(zhí)行，以此來(lái)提升效率。為了實(shí)現(xiàn)它，我們需要找尋一種可以同時(shí)滿足以下條件的解決方案：

1. 可以控制多個(gè)任務(wù)之間的切換，切換之前將任務(wù)的狀態(tài)保存下來(lái)，以便重新運(yùn)行時(shí)，可以基于暫停的位置繼續(xù)執(zhí)行。
2. 作為1的補(bǔ)充：可以檢測(cè)io操作，在遇到io操作的情況下才發(fā)生切換

協(xié)程：是單線程下的并發(fā)，又稱(chēng)微線程，纖程。英文名Coroutine。一句話說(shuō)明什么是線程：協(xié)程是一種用戶態(tài)的輕量級(jí)線程，即協(xié)程是由用戶程序自己控制調(diào)度的。
需要強(qiáng)調(diào)的是：

1. python的線程屬于內(nèi)核級(jí)別的，即由操作系統(tǒng)控制調(diào)度（如單線程遇到io或執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)就會(huì)被迫交出cpu執(zhí)行權(quán)限，切換其他線程運(yùn)行）
2. 單線程內(nèi)開(kāi)啟協(xié)程，一旦遇到io，就會(huì)從應(yīng)用程序級(jí)別（而非操作系統(tǒng)）控制切換，以此來(lái)提升效率（?。。》莍o操作的切換與效率無(wú)關(guān)）

對(duì)比操作系統(tǒng)控制線程的切換，用戶在單線程內(nèi)控制協(xié)程的切換
優(yōu)點(diǎn)如下：

1. 協(xié)程的切換開(kāi)銷(xiāo)更小，屬于程序級(jí)別的切換，操作系統(tǒng)完全感知不到，因而更加輕量級(jí)
2. 單線程內(nèi)就可以實(shí)現(xiàn)并發(fā)的效果，最大限度地利用cpu

缺點(diǎn)如下：

1. 協(xié)程的本質(zhì)是單線程下，無(wú)法利用多核，可以是一個(gè)程序開(kāi)啟多個(gè)進(jìn)程，每個(gè)進(jìn)程內(nèi)開(kāi)啟多個(gè)線程，每個(gè)線程內(nèi)開(kāi)啟協(xié)程
2. 協(xié)程指的是單個(gè)線程，因而一旦協(xié)程出現(xiàn)阻塞，將會(huì)阻塞整個(gè)線程

總結(jié)協(xié)程特點(diǎn)：

1.必須在只有一個(gè)單線程里實(shí)現(xiàn)并發(fā)
2.修改共享數(shù)據(jù)不需加鎖
3.用戶程序里自己保存多個(gè)控制流的上下文棧
4.一個(gè)協(xié)程遇到IO操作自動(dòng)切換到其它協(xié)程（如何實(shí)現(xiàn)檢測(cè)IO，yield、greenlet都無(wú)法實(shí)現(xiàn)，就用到了gevent模塊（select機(jī)制））   

安裝：pip3 install gevent
Gevent 是一個(gè)第三方庫(kù)，可以輕松通過(guò)gevent實(shí)現(xiàn)并發(fā)同步或異步編程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C擴(kuò)展模塊形式接入Python的輕量級(jí)協(xié)程。 Greenlet全部運(yùn)行在主程序操作系統(tǒng)進(jìn)程的內(nèi)部，但它們被協(xié)作式地調(diào)度。
用法介紹

g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)創(chuàng)建一個(gè)協(xié)程對(duì)象g1，spawn括號(hào)內(nèi)第一個(gè)參數(shù)是函數(shù)名，
如eat，后面可以有多個(gè)參數(shù)，可以是位置實(shí)參或關(guān)鍵字實(shí)參，都是傳給函數(shù)eat的

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1結(jié)束

g2.join() #等待g2結(jié)束

#或者上述兩步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值

例：遇到io主動(dòng)切換

import gevent
def eat(name):
    print("%s eat 1" %name)
    gevent.sleep(2)
    print("%s eat 2" %name)

def play(name):
    print("%s play 1" %name)
    gevent.sleep(1)
    print("%s play 2" %name)


g1=gevent.spawn(eat,"egon")
g2=gevent.spawn(play,"egon")
g1.join()
g2.join()
#或者gevent.joinall([g1,g2])
print("主")

上例gevent.sleep(2)模擬的是gevent可以識(shí)別的io阻塞,而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接識(shí)別的需要用下面一行代碼,打補(bǔ)丁,就可以識(shí)別了

from gevent import monkey;monkey.patch_all()必須放到被打補(bǔ)丁者的前面，如time，socket模塊之前

或者我們干脆記憶成：要用gevent，需要將from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的開(kāi)頭

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

import gevent
import time
def eat():
    print("eat food 1")
    time.sleep(2)
    print("eat food 2")

def play():
    print("play 1")
    time.sleep(1)
    print("play 2")

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print("主")

我們可以用threading.current_thread().getName()來(lái)查看每個(gè)g1和g2，查看的結(jié)果為DummyThread-n，即假線程

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import threading
import gevent
import time
def eat():
    print(threading.current_thread().getName())
    print("eat food 1")
    time.sleep(2)
    print("eat food 2")

def play():
    print(threading.current_thread().getName())
    print("play 1")
    time.sleep(1)
    print("play 2")

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print("主")

from gevent import spawn, joinall, monkey;monkey.patch_all()
import time
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    time.sleep(0.5)
    print("Task %s done" % pid)


def synchronous():  # 同步
    for i in range(10):
        task(i)
def asynchronous():  # 異步
    g_l = [spawn(task, i) for i in range(10)]
    joinall(g_l)
    print("DONE")
if __name__ == "__main__":
    print("Synchronous:")
    synchronous()
    print("Asynchronous:")
    asynchronous()
#  上面程序的重要部分是將task函數(shù)封裝到Greenlet內(nèi)部線程的gevent.spawn。
#  初始化的greenlet列表存放在數(shù)組threads中，此數(shù)組被傳給gevent.joinall 函數(shù)，
#  后者阻塞當(dāng)前流程，并執(zhí)行所有給定的greenlet任務(wù)。執(zhí)行流程只會(huì)在 所有g(shù)reenlet執(zhí)行完后才會(huì)繼續(xù)向下走。

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

def talk(conn):
    while True:
        conn.send(b"hello")
        print(conn.recv(1024))

sk = socket.socket()
sk.bind(("127.0.0.1",9090))
sk.listen()

while True:
    conn,addr = sk.accept()
    g = gevent.spawn(talk,conn)