python并发之协程

发布时间：2019-09-16 07:25:22编辑：auto阅读（1575）

    概念

    协程，又称微线程。英文名Coroutine。
    子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。

    协程不同于线程，线程是抢占式的调度，而协程是协同式的调度，协程需要自己做调度。
    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。

    协程优势是极高的执行效率。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。用来执行协程多任务非常合适。

    协程没有线程的安全问题。一个进程可以同时存在多个协程，但是只有一个协程是激活的，而且协程的激活和休眠又程序员通过编程来控制，而不是操作系统控制的。
    因为协程是一个线程中执行，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。

    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。

    使用

    用协程来解决生产者消费者问题。

    # coding: utf-8


def consumer():
    r = ''
    while 1:
        n = yield r
        if not n:
            break

        print 'consumer receive msg: %s' % n
        r = '%s OK' % n


def produce():
    c = consumer()
    c.send(None)

    n = 0
    while n < 3:
        n += 1
        print 'produce send msg: %s' % n
        r = c.send(n)
        print 'consumer return msg: %s' % r

    c.close()

produce()

    执行结果

    produce send msg: 1
consumer receive msg: 1
consumer return msg: 1 OK
produce send msg: 2
consumer receive msg: 2
consumer return msg: 2 OK
produce send msg: 3
consumer receive msg: 3
consumer return msg: 3 OK

    执行过程分析：
    1. consumer函数是一个generator。
    2. c.send(None)其实等价于next(c),第一次执行时其实只执行到n = yield r就停止了，然后把r的值返回给调用者。
    3. yield r是一个表达式，通过send(msg)被赋值，而send(msg)是有返回值的，返回值为：下一个yield r表达式的参数，即为r。
    4. produce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。也就是说，c.send(1) 不但会给 c 传送一个数据，它还会等着下次 yield 从 c 中返回一个数据，它是有返回值的，一去一回才算完，拿到了返回的数据(200 OK)才继续下面执行。
    5. 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。

    小结

    TODO

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