python协程操作模块greenlet和gevent怎样安设使用

很多朋友都对“python协程操作模块greenlet和gevent怎样安装使用”的内容比较感兴趣，对此小编整理了相关的知识分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，那么感兴趣的朋友就继续往下看吧！

一、协程介绍

协程：英文名Coroutine，是单线程下的并发，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。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。

协程自己本身无法实现并发（甚至性能会降低），协程+IO切换性能提高。

1、介绍

通常程序中子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。

协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。

注意，在一个子程序中中断，去执行其他子程序，不是函数调用，有点类似CPU的中断。

看起来A、B的执行有点像多线程，但协程的特点在于是一个线程执行，那和多线程比，协程有何优势？

最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。

第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。

2、举例

Python对协程的支持是通过generator实现的。

在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。

但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。

来看例子：

传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控制队列和等待，但一不小心就可能死锁。

如果改用协程，生产者生产消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，待消费者执行完毕后，切换回生产者继续生产，效率极高：

def consumer():

r = ''

while True:

n = yield r

if not n:

return

print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)

r = '200 OK'

def produce(c):

c.send(None)

n = 0

while n < 5:

n = n + 1

print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)

r = c.send(n)

print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)

c.close()

c = consumer()

produce(c)

执行结果：

[PRODUCER] Producing 1...

[CONSUMER] Consuming 1...

[PRODUCER] Consumer return: 200 OK

[PRODUCER] Producing 2...

[CONSUMER] Consuming 2...

[PRODUCER] Consumer return: 200 OK

[PRODUCER] Producing 3...

[CONSUMER] Consuming 3...

[PRODUCER] Consumer return: 200 OK

[PRODUCER] Producing 4...

[CONSUMER] Consuming 4...

[PRODUCER] Consumer return: 200 OK

[PRODUCER] Producing 5...

[CONSUMER] Consuming 5...

[PRODUCER] Consumer return: 200 OK

注意到consumer函数是一个generator，把一个consumer传入produce后：

首先调用c.send(None)启动生成器；

然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行；

consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回；

produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息；

produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。

整个流程无锁，由一个线程执行，produce和consumer协作完成任务，所以称为“协程”，而非线程的抢占式多任务。

最后套用Donald Knuth的一句话总结协程的特点：“子程序就是协程的一种特例。”

3、优点如下：

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

单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu

4、缺点如下：

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

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

5、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））

二、greenlet（绿叶）模块

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。

1、安装模块

pip3 install greenlet

2、greenlet实现状态切换

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。

from greenlet import greenlet

def eat(name):

print('%s eat 1' % name)

g2.switch('nick')

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('nick') # 可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

3、效率对比

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。

#顺序执行

import time

def f1():

res=1

for i in range(100000000):

res+=i

def f2():

res=1

for i in range(100000000):

res*=i

start=time.time()

f1()

f2()

stop=time.time()

print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337

#切换

from greenlet import greenlet

import time

def 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

三、gevent模块

Gevent 是一个第三方库，可以轻松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。

1、安装

pip3 install gevent

2、 用法介绍

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

#上述两步合成一步：

gevent.joinall([g1,g2])

g1.value

：#拿到func1的返回值

1、遇到io主动切换

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,name='egon')

g1.join()

g2.join()

# 或者gevent.joinall([g1,g2])

print('主')

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 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')

2、 查看threading.current_thread().getName()

我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2，查看的结果为DummyThread-n，即假线程

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')

3、Gevent之同步与异步

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(): # 异步

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任务。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。

4、Gevent之应用

通过gevent实现单线程下的socket并发

注意：from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞。

1、 服务端

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

from socket import *

import gevent

#如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket

# from gevent import socket

# s=socket.socket()

def server(server_ip,port):

s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)

s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)

s.bind((server_ip,port))

s.listen(5)

while True:

conn,addr=s.accept()

gevent.spawn(talk,conn,addr)

def talk(conn,addr):

try:

while True:

res=conn.recv(1024)

print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res))

conn.send(res.upper())

except Exception as e:

print(e)

finally:

conn.close()

if __name__ == '__main__':

server('127.0.0.1',8080)

2、多线程并发多个客户端

from threading import Thread

from socket import *

import threading

def client(server_ip,port):

c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内，放在函数外则被所有线程共享，则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口永远一样了

c.connect((server_ip,port))

count=0

while True:

c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))

msg=c.recv(1024)

print(msg.decode('utf-8'))

count+=1

if __name__ == '__main__':

for i in range(500):

t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))

t.start()

以上就是关于“python协程操作模块greenlet和gevent怎样安装使用”的介绍了，感谢各位的阅读，如果大家想要了解更多相关的内容，小编每天都会为大家更新不同的知识。

（编辑：银川站长网）

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