python协程,asyncIO

协程，又称微线程，纤程。英文名 Coroutine。

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。

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

'''
协程--Coroutine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。
'''
'''
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。
'''
def consumer():r = ''while True:n = yield rif not n:returnprint('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)r = '200 OK'def produce(c):c.send(None)n = 0while n < 5:n = n + 1print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)r = c.send(n)print('[PRODUCER] Consumer return:%s...' % r)c = consumer()
produce(c)
'''
注意到consumer函数是一个generator，把一个consumer传入produce后：
1、首先调用c.send(None)启动生成器；
2、然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行；
3、consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回；
4、produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息；
5、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。”
'''

'''
异步IOCPU的速度远远快于磁盘、网络等IO。在一个线程中，CPU执行代码的速度极快，然而，一旦遇到IO操作，如读写文件、发送网络数据时，就需要等待IO操作完成，才能继续进行下一步操作。这种情况称为同步IO。在IO操作的过程中，当前线程被挂起，而其他需要CPU执行的代码就无法被当前线程执行了。因为一个IO操作就阻塞了当前线程，导致其他代码无法执行，所以我们必须使用多线程或者多进程来并发执行代码，为多个用户服务。每个用户都会分配一个线程，如果遇到IO导致线程被挂起，其他用户的线程不受影响。多线程和多进程的模型虽然解决了并发问题，但是系统不能无上限地增加线程。由于系统切换线程的开销也很大，所以，一旦线程数量过多，CPU的时间就花在线程切换上了，真正运行代码的时间就少了，结果导致性能严重下降。由于我们要解决的问题是CPU高速执行能力和IO设备的龟速严重不匹配，多线程和多进程只是解决这一问题的一种方法。另一种解决IO问题的方法是异步IO。当代码需要执行一个耗时的IO操作时，它只发出IO指令，并不等待IO结果，然后就去执行其他代码了。一段时间后，当IO返回结果时，再通知CPU进行处理。
'''
'''
异步IO模型需要一个消息循环，在消息循环中，主线程不断地重复“读取消息-处理消息”这一过程：loop = get_event_loop()
while True:event = loop.get_event()process_event(event)
'''
'''
asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。asyncio的编程模型就是一个消息循环。
我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用，然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行，就实现了异步IO。
'''
# 用asyncio实现Hello world代码如下：
import asyncio@asyncio.coroutine
def hello():print('hello world!')# 异步调用 asyncio.sleep()r = yield from asyncio.sleep(1)print('Hello again!')if __name__!='__main__':# 获取 EventLooploop = asyncio.get_event_loop()# 执行 coroutineloop.run_until_complete(hello())loop.close()'''
@asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine类型，然后，我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行。hello()会首先打印出Hello world!，然后，yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。由于asyncio.sleep()也是一个coroutine，所以线程不会等待asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时，线程就可以从yield from拿到返回值（此处是None），然后接着执行下一行语句。
'''# 用Task封装两个coroutine试试：
import threading
import asyncio@asyncio.coroutine
def hello2():print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread())yield from asyncio.sleep(1)print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())if __name__ != '__main__':loop2 = asyncio.get_event_loop()tasks = [hello2(),hello2()]loop2.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))loop2.close()# 由打印的当前线程名称可以看出，两个coroutine是由同一个线程并发执行的。
# 如果把asyncio.sleep()换成真正的IO操作，则多个coroutine就可以由一个线程并发执行。# 我们用asyncio的异步网络连接来获取sina、sohu和163的网站首页：
import asyncio@asyncio.coroutine
def wget(host):print('wget %s...' % host)connect = asyncio.open_connection(host,80)reader, writer = yield from connectheader = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost:%s\r\n\r\n' % hostwriter.write(header.encode('utf-8'))yield from writer.drain()while True:line = yield from reader.readline()if line == b'\r\n':breakprint('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))if __name__ == '__main__':loop = asyncio.get_event_loop()tasks = [wget(host) for host in ['www.sina.com.cn','www.sohu.com','www.163.com']]loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))loop.close()'''
asyncio提供了完善的异步IO支持；异步操作需要在coroutine中通过yield from完成；多个coroutine可以封装成一组Task然后并发执行。'''

'''
async/await用asyncio提供的@asyncio.coroutine可以把一个generator标记为coroutine类型，然后在coroutine内部用yield from调用另一个coroutine实现异步操作。为了简化并更好地标识异步IO，从Python 3.5开始引入了新的语法async和await，可以让coroutine的代码更简洁易读。请注意，async和await是针对coroutine的新语法，要使用新的语法，只需要做两步简单的替换：
1、把@asyncio.coroutine替换为async；
2、把yield from替换为await。
剩下的代码保持不变。注意新语法只能用在Python 3.5以及后续版本，如果使用3.4版本，则仍需使用上一节的方案。
'''
import asyncio@asyncio.coroutine
def hello():print('Hello World...')r = yield from asyncio.sleep(1)print('Hello again...')# 新语法重新编写如下：
async def hello():print('Hello World...')r = await asyncio.sleep(1)print('Hello again...')

python协程,asyncIO相关推荐

Python 协程 asyncio 极简入门与爬虫实战
在了解了 Python 并发编程的多线程和多进程之后,我们来了解一下基于 asyncio 的异步IO编程--协程 01 协程简介协程(Coroutine)又称微线程.纤程,协程不是进程或线程,其执行 ...
python协程asyncio 应用_Python-如何使用asyncio同时运行多个协程？
TL:DR使用^{}同时运行多个协程.Maybe this scenario requires a framework based on events/callbacks rather than on ...
python协程asyncio使用
协程协程 (corountine):又称微线程. asyncio,在单线程利用CPU和IO同时执行的原理,实现函数异步执行. 实现协程就是要多个任务的循环,await是挂起命令.每到一个地方awai ...
python协程—asyncio模块
为什么使用协程? 当多线程或者多进程足够多时,实际上并不能解决性能的瓶颈问题,也就是多线程和多进程对小规模的请求可以提高效率,过多的请求实际上会降低服务资源响应效率,因此协程是更好的解决文案. 什么是 ...
python 协程 php,python3.x,协程_python协程练习部分代码的理解？，python3.x,协程,asyncio - phpStudy...
python协程练习部分代码的理解? import asyncio import threading async def wget(host): print('wget {}'.format(host ...
python 协程 asyncio_Python 原生协程------asyncio（选自公众号）
所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知. Asyncio 是并发(concurrency)的一种方式.对 Python 来说,并 ...
python 协程_Python 协程与 Go 协程的区别（一）
? "Python猫" ,一个值得加星标的公众号花下猫语:年关将近,不知各位过得怎样?我最近有些忙,收获也挺多,以后有机会分享下.吃饭时间,追了两部剧<了不起的麦瑟尔夫人& ...
python协程实时输出_python协程
不知道你有没有被问到过有没有使用过的python协程? 协程是什么? 协程是一种用户态轻量级,是实现并发编程的一种方式.说到并发,就能想到了多线程 / 多进程模型,是解决并发问题的经典模型之一. 但是 ...
python中协程与函数的区别_深入浅析python 协程与go协程的区别
进程.线程和协程进程的定义: 进程,是计算机中已运行程序的实体.程序本身只是指令.数据及其组织形式的描述,进程才是程序的真正运行实例. 线程的定义: 操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进 ...
python 协程可以嵌套协程吗_Python线程、协程探究（2）——揭开协程的神秘面纱...
一.上集回顾在上一篇中我们主要研究了python的多线程困境,发现多核情况下由于GIL的存在,python的多线程程序无法发挥多线程该有的并行威力.在文章的结尾,我们提出如下需求: 既然python ...

python协程,asyncIO

python协程,asyncIO相关推荐

最新文章

热门文章