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    Python中的协程是什么

    爱喝马黛茶的安东尼爱喝马黛茶的安东尼2019-06-29 14:30:48原创1612

    协程

    在python GIL之下,同一时刻只能有一个线程在运行,那么对于CPU计算密集的程序来说,线程之间的切换开销就成了拖累,而以I/O为瓶颈的程序正是协程所擅长的:

    Python中的协程经历了很长的一段发展历程。其大概经历了如下三个阶段:

    1.最初的生成器变形yield/send;

    2.引入@asyncio.coroutine和yield from;

    3.在最近的Python3.5版本中引入async/await关键字。

    (1)从yield说起

    先看一段普通的计算斐波那契续列的代码

      def fibs(n):
           res = [0] * n
           index = 0
           a = 0
           b = 1
           while index < n:
              res[index] = b
              a, b = b, a + b
              index += 1
           return res
        
        
        for fib_res in fibs(20):
           print(fib_res)

    如果我们仅仅是需要拿到斐波那契序列的第n位,或者仅仅是希望依此产生斐波那契序列,那么上面这种传统方式就会比较耗费内存。

    这时,yield就派上用场了。

      def fib(n):
           index = 0
           a = 0
           b = 1
           while index < n:
              yield b
              a, b = b, a + b
              index += 1
        
        for fib_res in fib(20):
           print(fib_res)

    当一个函数中包含yield语句时,python会自动将其识别为一个生成器。这时fib(20)并不会真正调用函数体,而是以函数体生成了一个生成器对象实例。

    yield在这里可以保留fib函数的计算现场,暂停fib的计算并将b返回。而将fib放入for…in循环中时,每次循环都会调用next(fib(20)),唤醒生成器,执行到下一个yield语句处,直到抛出StopIteration异常。此异常会被for循环捕获,导致跳出循环。

    (2) Send来了

    从上面的程序中可以看到,目前只有数据从fib(20)中通过yield流向外面的for循环;如果可以向fib(20)发送数据,那不是就可以在Python中实现协程了嘛。

    相关推荐:《Python视频教程

    于是,Python中的生成器有了send函数,yield表达式也拥有了返回值。

    我们用这个特性,模拟一个慢速斐波那契数列的计算:

        import time
        import random
        
        def stupid_fib(n):
           index = 0
           a = 0
           b = 1
           while index < n:
              sleep_cnt = yield b
              print('let me think {0} secs'.format(sleep_cnt))
              time.sleep(sleep_cnt)
              a, b = b, a + b
              index += 1
        
        
        print('-' * 10 + 'test yield send' + '-' * 10)
        N = 20
        sfib = stupid_fib(N)
        fib_res = next(sfib)
        while True:
           print(fib_res)
           try:
              fib_res = sfib.send(random.uniform(0, 0.5))
           except StopIteration:
              break

    python 进行并发编程

    在Python 2的时代,高性能的网络编程主要是使用Twisted、Tornado和Gevent这三个库,但是它们的异步代码相互之间既不兼容也不能移植。

    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。

    Python的在3.4中引入了协程的概念,可是这个还是以生成器对象为基础。

    Python 3.5添加了async和await这两个关键字,分别用来替换asyncio.coroutine和yield from。

    python3.5则确定了协程的语法。下面将简单介绍asyncio的使用。实现协程的不仅仅是asyncio,tornado和gevent都实现了类似的功能。

    (1)协程定义

    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(1):
            r = yield from asyncio.sleep(1)
            print("Hello again!")
        
        # 获取EventLoop:
        loop = asyncio.get_event_loop()
        # 执行coroutine
        loop.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。

    把asyncio.sleep(1)看成是一个耗时1秒的IO操作,在此期间,主线程并未等待,而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了,因此可以实现并发执行。

    我们用Task封装两个coroutine试试:

        import threading
        import asyncio
        
        @asyncio.coroutine
        def hello():
            print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread())
            yield from asyncio.sleep(1)
            print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())
        
        loop = asyncio.get_event_loop()
        tasks = [hello(), hello()]
        loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
        loop.close()

    观察执行过程:

    Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
    Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
    (暂停约1秒)
    Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)
    Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)

    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。

    asyncio案例实战

    我们用asyncio的异步网络连接来获取sina、sohu和163的网站首页:

    async_wget.py

          import asyncio
        
        @asyncio.coroutine
        def wget(host):
            print('wget %s...' % host)
            connect = asyncio.open_connection(host, 80)
            reader, writer = yield from connect
            header = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % host
            writer.write(header.encode('utf-8'))
            yield from writer.drain()
            while True:
                line = yield from reader.readline()
                if line == b'\r\n':
                    break
                print('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))
            # Ignore the body, close the socket
            writer.close()
        
        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()

    结果信息如下:

      wget www.sohu.com...
        wget www.sina.com.cn...
        wget www.163.com...
        (等待一段时间)
        (打印出sohu的header)
        www.sohu.com header > HTTP/1.1 200 OK
        www.sohu.com header > Content-Type: text/html
        ...
        (打印出sina的header)
        www.sina.com.cn header > HTTP/1.1 200 OK
        www.sina.com.cn header > Date: Wed, 20 May 2015 04:56:33 GMT
        ...
        (打印出163的header)
        www.163.com header > HTTP/1.0 302 Moved Temporarily
        www.163.com header > Server: Cdn Cache Server V2.0
        ...

    可见3个连接由一个线程通过coroutine并发完成。

    小结

    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。

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