单线程并发

基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态

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或有一个优先级更高的程序替代了它复制代码

其中第二种情况并不能提升效率，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。为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下：

#1 yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级#2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换复制代码

单纯地切换反而会降低运行效率

#串行执行import timedef consumer(res):   '''任务1:接收数据,处理数据'''   passdef producer():   '''任务2:生产数据'''   res=[]   for i in range(10000000):       res.append(i)   return resstart=time.time()#串行执行res=producer()consumer(res) #写成consumer(producer())会降低执行效率stop=time.time()print(stop-start) #1.5536692142486572#基于yield并发执行import timedef consumer():   '''任务1:接收数据,处理数据'''   while True:       x=yielddef producer():   '''任务2:生产数据'''   g=consumer()   next(g)   for i in range(10000000):       g.send(i)start=time.time()#基于yield保存状态,实现两个任务直接来回切换,即并发的效果#PS:如果每个任务中都加上打印,那么明显地看到两个任务的打印是你一次我一次,即并发执行的.producer()stop=time.time()print(stop-start) #2.0272178649902344复制代码

第一种情况的切换。在任务一遇到io情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算，效率的提升就在于此。

yield并不能实现遇到io切换import timedef consumer():   '''任务1:接收数据,处理数据'''   while True:       x=yielddef producer():   '''任务2:生产数据'''   g=consumer()   next(g)   for i in range(10000000):       g.send(i)       time.sleep(2)start=time.time()producer() #并发执行,但是任务producer遇到io就会阻塞住,并不会切到该线程内的其他任务去执行stop=time.time()print(stop-start)复制代码

对于单线程下，我们不可避免程序中出现io操作，但如果我们能在自己的程序中（即用户程序级别，而非操作系统级别）控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算，这样就保证了该线程能够最大限度地处于就绪态，即随时都可以被cpu执行的状态，相当于我们在用户程序级别将自己的io操作最大限度地隐藏起来，从而可以迷惑操作系统，让其看到：该线程好像是一直在计算，io比较少，从而更多的将cpu的执行权限分配给我们的线程。

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复制代码

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。一句话说明什么是线程：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）复制代码

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

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复制代码

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，将会阻塞整个线程复制代码

总结协程特点：

必须在只有一个单线程里实现并发

修改共享数据不需加锁

用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈

附加：一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程（如何实现检测IO，yield、greenlet都无法实现，就用到了gevent模块（select机制））

Greenlet 如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换

#安装pip3 install greenletfrom greenlet import greenletdef eat(name):   print('%s eat 1' %name)   g2.switch('egon')   print('%s eat 2' %name)   g2.switch()def play(name):   print('%s play 1' %name)   g1.switch()   print('%s play 2' %name)g1=greenlet(eat)g2=greenlet(play)g1.switch('zhangsan')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要复制代码

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 timedef f1():   res=1   for i in range(100000000):       res+=idef f2():   res=1   for i in range(100000000):       res*=istart=time.time()f1()f2()stop=time.time()print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337#切换from greenlet import greenletimport timedef f1():   res=1   for i in range(100000000):       res+=i       g2.switch()def f2():   res=1   for i in range(100000000):       res*=i       g1.switch()start=time.time()g1=greenlet(f1)g2=greenlet(f2)g1.switch()stop=time.time()print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524复制代码

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，我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此，才能提高效率，这就用到了Gevent模块。

Gevent介绍 #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。

#用法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的返回值复制代码

遇到IO阻塞时会自动切换任务

import geventdef 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,'zhangsan')g2=gevent.spawn(play,name='zhangsan')g1.join()g2.join()#或者gevent.joinall([g1,g2])print('主')复制代码

上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,

而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了

from gevent import monkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面，如time，socket模块之前或者我们干脆记忆成：要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头from gevent import monkey;monkey.patch_all()import geventimport timedef 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_phone)gevent.joinall([g1,g2])print('主')复制代码

Gevent之同步与异步

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()import timedef task(pid):   """   Some non-deterministic task   """   time.sleep(0.5)   print('Task %s done' % pid)def synchronous():   for i in range(10):       task(i)def asynchronous():   g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]   joinall(g_l)if __name__ == '__main__':   print('Synchronous:')   synchronous()   print('Asynchronous:')   asynchronous()#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。 复制代码

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。

Gevent之应用举例一 协程应用：爬虫

from gevent import monkey;monkey.patch_all()import geventimport requestsimport timedef get_page(url):   print('GET: %s' %url)   response=requests.get(url)   if response.status_code == 200:       print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url))start_time=time.time()gevent.joinall([   gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'),   gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),   gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'),])stop_time=time.time()print('run time is %s' %(stop_time-start_time))协程应用：爬虫复制代码

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