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简单了解python gevent 协程使用及作用

柴默
2023-03-14
本文向大家介绍简单了解python gevent 协程使用及作用,包括了简单了解python gevent 协程使用及作用的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

简介

没有切换开销。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,没有线程切换的开销,因此执行效率高,

不需要锁机制。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

Python对协程的支持还非常有限,用在generator中的yield可以一定程度上实现协程。

yield

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

代码

import time

def consumer():
  r = ''
  while True:
    n = yield r
    if not n:
      return
    print('[CONSUMER] Consuming %s....' % n)
    r = '200 OK'

def produce(c):
  c.next()
  n = 0
  while n < 5:
    n = n + 1
    print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
    r = c.send(n)
    print('[PRODUCER] Consumer return: %s\n' % r)
  c.close()

if __name__=='__main__':
  c = consumer()
  produce(c)

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

分析

  • 首先调用c.next()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

整个过程无锁,由一个线程执行,producer和consumer写作完成任务,所以叫做协程

gevent

Python通过yield提供了对协程的基本支持,但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持

gevent是第三方库,通过greenlet实现协程,其基本思想是:

当一个greenlet遇到IO操作时(比如访问网络),就自动切换到其他的greenlet,等到IO操作完成,再在适当的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时,经常使程序处于等待状态,有了gevent为我们自动切换协程,就保证总有greenlet在运行,而不是等待IO。

import gevent

def f(n):
  for i in range(n):
    print gevent.getcurrent(), i

g1 = gevent.spawn(f, 5)
g2 = gevent.spawn(f, 5)
g3 = gevent.spawn(f, 5)

g1.join()
g2.join()
g3.join()

结果

<Greenlet at 0x7f7216efbe10: f(5)> 0
<Greenlet at 0x7f7216efbe10: f(5)> 1
<Greenlet at 0x7f7216efbe10: f(5)> 2
<Greenlet at 0x7f7216efbe10: f(5)> 3
<Greenlet at 0x7f7216efbe10: f(5)> 4
<Greenlet at 0x7f720f54e0f0: f(5)> 0
<Greenlet at 0x7f720f54e0f0: f(5)> 1
<Greenlet at 0x7f720f54e0f0: f(5)> 2
<Greenlet at 0x7f720f54e0f0: f(5)> 3
<Greenlet at 0x7f720f54e0f0: f(5)> 4
<Greenlet at 0x7f720f54e190: f(5)> 0
<Greenlet at 0x7f720f54e190: f(5)> 1
<Greenlet at 0x7f720f54e190: f(5)> 2
<Greenlet at 0x7f720f54e190: f(5)> 3
<Greenlet at 0x7f720f54e190: f(5)> 4

可以看出3个greenlet依次运行,而不是交替运行

要让greenlet交替运行,可以通过gevent.sleep()交出控制权

import gevent

def f(n):
  for i in range(n):
    print gevent.getcurrent(), i
    gevent.sleep(1)

g1 = gevent.spawn(f, 3)
g2 = gevent.spawn(f, 3)
g3 = gevent.spawn(f, 3)

g1.join()
g2.join()
g3.join()

结果

<Greenlet at 0x7f74e2179e10: f(3)> 0
<Greenlet at 0x7f74da7cb0f0: f(3)> 0
<Greenlet at 0x7f74da7cb190: f(3)> 0
<Greenlet at 0x7f74e2179e10: f(3)> 1
<Greenlet at 0x7f74da7cb0f0: f(3)> 1
<Greenlet at 0x7f74da7cb190: f(3)> 1
<Greenlet at 0x7f74e2179e10: f(3)> 2
<Greenlet at 0x7f74da7cb0f0: f(3)> 2
<Greenlet at 0x7f74da7cb190: f(3)> 2

可以看出3个greenlet是交替执行

如果把循环改为1000,让执行次数执行时间长些,查看进程,可以看到线程只有一个。

当然,实际代码中,不可能用gevent.sleep()去切换协程,而是在执行IO操作是,gevent自动切换,参考代码如下

import gevent
from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import urllib2

def f(url):
  print 'GET: %s' % url
  resp = urllib2.urlopen(url)
  data = resp.read()
  print '[%d] bytes received from %s\n' %(len(data), url)

gevent.joinall([
gevent.spawn(f, 'http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/'),
gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
gevent.spawn(f, 'https://www.baidu.com'),
])

执行结果

GET: http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/
GET: https://www.python.org/
GET: https://www.baidu.com
[227] bytes received from https://www.baidu.com

[14667] bytes received from http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/

[47348] bytes received from https://www.python.org/

可以看到3个url结束顺序并不是依次执行完的。


使用gevent,可以获得极高的并发性能,但gevent只能在Unix/Linux下运行,在Windows下不保证正常安装和运行。

由于gevent是基于IO切换的协程,所以最神奇的是,我们编写的Web App代码,不需要引入gevent的包,也不需要改任何代码,仅仅在部署的时候,用一个支持gevent的WSGI服务器,立刻就获得了数倍的性能提升。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持小牛知识库。

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