协程

协程,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

协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时,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。

协程的好处:

  • 无需线程上下文切换的开销
  • 无需原子操作锁定及同步的开销(#协程是串行,是单线程,所以无需加锁)
  • 方便切换控制流,简化编程模型
  • 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。

缺点:

  • 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。
  • 进行阻塞(Blocking)操作(如IO时)会阻塞掉整个程序

使用yield实现协程操作例子

 import time
import queue
def consumer(name):
print("--->starting eating baozi...")
while True:
new_baozi = yield
print("[%s] is eating baozi %s" % (name,new_baozi))
#time.sleep(1) def producer(): r = con.__next__()
r = con2.__next__()
n = 0
while n < 5:
n +=1
con.send(n)
con2.send(n)
print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s" %n ) if __name__ == '__main__':
con = consumer("c1")
con2 = consumer("c2")
p = producer()

使用yield实现协程操作

Greenlet

 #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- from greenlet import greenlet def test1():
print 12
gr2.switch()
print 34
gr2.switch() def test2():
print 56
gr1.switch()
print 78 gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()

Greenlet

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扩展模块形式接入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,但它们被协作式地调度。

 import gevent

 def foo():
print('Running in foo')
gevent.sleep(0)
print('Explicit context switch to foo again') def bar():
print('Explicit context to bar')
gevent.sleep(0)
print('Implicit context switch back to bar') gevent.joinall([
gevent.spawn(foo),
gevent.spawn(bar),
])

Gevent

输出:

Running in foo
Explicit context to bar
Explicit context switch to foo again
Implicit context switch back to bar

同步与异步的性能区别

 import gevent

 def task(pid):
"""
Some non-deterministic task
"""
gevent.sleep(0.5)
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()

同步与异步的性能区别

上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。 初始化的greenlet列表存放在数组threads中,此数组被传给gevent.joinall 函数,后者阻塞当前流程,并执行所有给定的greenlet。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。

遇到IO阻塞时会自动切换任务

 from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import gevent
from urllib.request import urlopen def f(url):
print('GET: %s' % url)
resp = urlopen(url)
data = resp.read()
print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url)) gevent.joinall([
gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
])

遇到IO阻塞时会自动切换任务

通过gevent实现单线程下的多socket并发

server side

 import sys
import socket
import time
import gevent from gevent import socket,monkey
monkey.patch_all()
def server(port):
s = socket.socket()
s.bind(('0.0.0.0', port))
s.listen(500)
while True:
cli, addr = s.accept()
gevent.spawn(handle_request, cli)
def handle_request(s):
try:
while True:
data = s.recv(1024)
print("recv:", data)
s.send(data)
if not data:
s.shutdown(socket.SHUT_WR) except Exception as ex:
print(ex)
finally: s.close()
if __name__ == '__main__':
server(8001)

server side

client side

 import socket

 HOST = 'localhost'    # The remote host
PORT = 8001 # The same port as used by the server
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect((HOST, PORT))
while True:
msg = bytes(input(">>:"),encoding="utf8")
s.sendall(msg)
data = s.recv(1024)
#print(data) print('Received', repr(data))
s.close()

client side

论事件驱动与异步IO

事件驱动编程是一种编程范式,这里程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环,当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。另外两种常见的编程范式是(单线程)同步以及多线程编程。

让我们用例子来比较和对比一下单线程、多线程以及事件驱动编程模型。下图展示了随着时间的推移,这三种模式下程序所做的工作。这个程序有3个任务需要完成,每个任务都在等待I/O操作时阻塞自身。阻塞在I/O操作上所花费的时间已经用灰色框标示出来了。

论事件驱动与异步IO

事件驱动编程是一种编程范式,这里程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环,当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。另外两种常见的编程范式是(单线程)同步以及多线程编程。

让我们用例子来比较和对比一下单线程、多线程以及事件驱动编程模型。下图展示了随着时间的推移,这三种模式下程序所做的工作。这个程序有3个任务需要完成,每个任务都在等待I/O操作时阻塞自身。阻塞在I/O操作上所花费的时间已经用灰色框标示出来了。

在单线程同步模型中,任务按照顺序执行。如果某个任务因为I/O而阻塞,其他所有的任务都必须等待,直到它完成之后它们才能依次执行。这种明确的执 行顺序和串行化处理的行为是很容易推断得出的。如果任务之间并没有互相依赖的关系,但仍然需要互相等待的话这就使得程序不必要的降低了运行速度。

在多线程版本中,这3个任务分别在独立的线程中执行。这些线程由操作系统来管理,在多处理器系统上可以并行处理,或者在单处理器系统上交错执行。这 使得当某个线程阻塞在某个资源的同时其他线程得以继续执行。与完成类似功能的同步程序相比,这种方式更有效率,但程序员必须写代码来保护共享资源,防止其 被多个线程同时访问。多线程程序更加难以推断,因为这类程序不得不通过线程同步机制如锁、可重入函数、线程局部存储或者其他机制来处理线程安全问题,如果 实现不当就会导致出现微妙且令人痛不欲生的bug。

在事件驱动版本的程序中,3个任务交错执行,但仍然在一个单独的线程控制中。当处理I/O或者其他昂贵的操作时,注册一个回调到事件循环中,然后当 I/O操作完成时继续执行。回调描述了该如何处理某个事件。事件循环轮询所有的事件,当事件到来时将它们分配给等待处理事件的回调函数。这种方式让程序尽 可能的得以执行而不需要用到额外的线程。事件驱动型程序比多线程程序更容易推断出行为,因为程序员不需要关心线程安全问题。

当我们面对如下的环境时,事件驱动模型通常是一个好的选择:

  1. 程序中有许多任务,而且…
  2. 任务之间高度独立(因此它们不需要互相通信,或者等待彼此)而且…
  3. 在等待事件到来时,某些任务会阻塞。

当应用程序需要在任务间共享可变的数据时,这也是一个不错的选择,因为这里不需要采用同步处理。

网络应用程序通常都有上述这些特点,这使得它们能够很好的契合事件驱动编程模型。

Select\Poll\Epoll异步IO 

http://www.cnblogs.com/alex3714/p/4372426.html 

异步IO\数据库\队列\缓存

http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5248247.html

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