Python网络编程之协程

What is the association?

与子例程一样，协程也是一种程序组件。 相对子例程而言，协程更为一般和灵活，但在实践中使用没有子例程那样广泛。 协程源自Simula和Modula-2语言，但也有其他语言支持。 协程更适合于用来实现彼此熟悉的程序组件，如合作式多任务，迭代器，无限列表和管道。

来自维基百科 https://zh.wikipedia.org/wiki/协程

协程拥有自己的寄存器上下文和栈，协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

协程的优缺点：

优点

1. 无需线程上下文切换的开销
2. 无需原子操作锁定及同步的开销(更改一个变量)
3. 方便切换控制流，简化编程模型
4. 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

缺点：

1. 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能多核，协程需要和进程配合才能运行在多CPU上，当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是CPU密集型应用。
2. 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

实现协程实例

yield

1. def consumer(name):
2. print("--->starting eating baozi...")
3. while True:
4.        new_baozi = yield # 直接返回
5. print("[%s] is eating baozi %s" % (name, new_baozi))
7. def producer():
8.    r = con.__next__()
9.    r = con2.__next__()
10.    n = 0
11. while n < 5:
12.        n += 1
13.        con.send(n) # 唤醒生成器的同时传入一个参数
14.        con2.send(n)
15. print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s" % n)
17. if __name__ == '__main__':
18.    con = consumer("c1")
19.    con2 = consumer("c2")
20.    p = producer()

Greenlet

安装greenlet

1. pip3 install greenlet
2. # -*- coding:utf-8 -*-
3. from greenlet import greenlet
5. def func1():
6. print(12)
7.    gr2.switch()
8. print(34)
9.    gr2.switch()
11. def func2():
12. print(56)
13.    gr1.switch()
14. print(78)
16. # 创建两个携程
17. gr1 = greenlet(func1)
18. gr2 = greenlet(func2)
19. gr1.switch() # 手动切换

Gevent

Gevent可以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。

安装Gevent

1. pip3 install gevent
2. import gevent
4. def foo():
5. print('Running in foo')
6.    gevent.sleep(2)
7. print('Explicit context switch to foo again')
9. def bar():
10. print('Explicit context to bar')
11.    gevent.sleep(3)
12. print('Implicit context switch back to bar')
14. # 自动切换
15. gevent.joinall([
16.    gevent.spawn(foo), # 启动一个协程
17.    gevent.spawn(bar),
18. ])

页面抓取

1. from urllib import request
2. from gevent import monkey
3. import gevent
4. import time
6. monkey.patch_all() # 当前程序中只要设置到IO操作的都做上标记
8. def wget(url):
9. print('GET: %s' % url)
10.    resp = request.urlopen(url)
11.    data = resp.read()
12. print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
14. urls = [
15. 'https://www.python.org/',
16. 'https://www.python.org/',
17. 'https://github.com/',
18. 'https://yw666.blog.51cto.com/',
19. ]
21. # 串行抓取
22. start_time = time.time()
23. for n in urls:
24.    wget(n)
25. print("串行抓取使用时间：", time.time() - start_time)
27. # 并行抓取
28. ctrip_time = time.time()
29. gevent.joinall([
30.    gevent.spawn(wget, 'https://www.python.org/'),
31.    gevent.spawn(wget, 'https://www.python.org/'),
32.    gevent.spawn(wget, 'https://github.com/'),
33.    gevent.spawn(wget, 'https://yw666.blog.51cto.com/'),
34. ])
35. print("并行抓取使用时间：", time.time() - ctrip_time)

输出

1. C:\Python\Python35\python.exe E:/MyCodeProjects/协程/s4.py
2. GET: https://www.python.org/
3. 47424 bytes received from https://www.python.org/.
4. GET: https://www.python.org/
5. 47424 bytes received from https://www.python.org/.
6. GET: https://github.com/
7. 25735 bytes received from https://github.com/.
8. GET: https://blog.ansheng.me/
9. 82693 bytes received from https://yw666.blog.51cto.com/.
10. 串行抓取使用时间： 15.143015384674072
11. GET: https://www.python.org/
12. GET: https://www.python.org/
13. GET: https://github.com/
14. GET: https://blog.ansheng.me/
15. 25736 bytes received from https://github.com/.
16. 47424 bytes received from https://www.python.org/.
17. 82693 bytes received from https://yw666.blog.51cto.com/.
18. 47424 bytes received from https://www.python.org/.
19. 并行抓取使用时间： 3.781306266784668
21. Process finished with exit code 0