引子
上一节中我们知道GIL锁将导致CPython中多线程无法并行执行，只能并发的执行。
而并发实现的原理是切换+保存,那就意味着使用多线程实现并发,就需要为每一个任务创建一个线程,必然增加了线程创建销毁与切换的带来的开销
明显的问题就是,高并发情况下,由于任务数量太多导致无法开启新的线程,使得即没有实际任务要执行,也无法创建新线程来处理新任务的情况
如何解决上述问题呢,首先要保证并发效果,然后来想办法避免创建线程带来的开销问题;
协程既是因此而出现的,其原理是使用单线程来实现多任务并发,那么如何能实现单线程并发呢?
一、单线程实现并发
是否可行
单线程实现并发这句话乍一听好像在瞎说
首先需要明确并发的定义
并发：指的是多个任务同时发生，看起来好像是同时都在进行
并行：指的是多个任务真正的同时进行
早期的计算机只有一个CPU，既然CPU可以切换线程来实现并发，那么为何不能在线程中切换任务来并发呢？
所以线程实现并发理论上是可行的
如何够实现
并发 = 切换任务+保存状态，只要找到一种方案，能够在两个任务之间切换执行并且保存状态，那就可以实现单线程并发
python中的生成器就具备这样一个特点，每次调用next都会回到生成器函数中执行代码，这意味着任务之间可以切换，并且是基于上一次运行的结果，这意味着生成器会自动保存执行状态！
于是乎我们可以利用生成器来实现并发执行：
def task1():
while True:
yield
print("task1 run")
def task2():
g = task1()
while True:
next(g)
print("task2 run")
task2()
并发虽然实现了，但是这对效率的影响是好是坏呢？来测试一下
# 两个计算任务一个采用生成器切换并发执行 一个直接串行调用
import time
def task1():
a = 0
for i in range(10000000):
a += i
yield
def task2():
g = task1()
b = 0
for i in range(10000000):
b += 1
next(g)
s = time.time()
task2()
print("并发执行时间",time.time()-s)
# 单线程下串行执行两个计算任务 效率反而比并发高 因为并发需要切换和保存
def task1():
a = 0
for i in range(10000000):
a += i
def task2():
b = 0
for i in range(10000000):
b += 1
s = time.time()
task1()
task2()
print("串行执行时间",time.time()-s)
可以看到对于纯计算任务而言，单线程并发反而使执行效率下降了一半左右，所以这样的方案对于纯计算任务而言是没有必要的
greenlet模块实现并发
我们暂且不考虑这样的并发对程序的好处是什么，在上述代码中，使用yield来切换是的代码结构非常混乱，如果十个任务需要切换呢，不敢想象！因此就有人专门对yield进行了封装，这便有了greenlet模块
from greenlet import greenlet
def eat(name):
print('%s eat 1' %name)
g2.switch('jack')
print('%s eat 2' %name)
g2.switch()
def play(name):
print('%s play 1' %name)
g1.switch()
print('%s play 2' %name)
g1=greenlet(eat)
g2=greenlet(play)
g1.switch('rose')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要再次传
该模块简化了yield复杂的代码结构，实现了单线程下多任务并发，但是无论直接使用yield还是greenlet都不能检测IO操作，遇到IO时同样进入阻塞状态，同样的对于纯计算任务而言效率也是没有任何提升的。
测试:
#切换
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
res=1
for i in range(100000000):
res+=i
g2.switch()
def f2():
res=1
for i in range(100000000):
res*=i
g1.switch()
start=time.time()
g1=greenlet(f1)
g2=greenlet(f2)
g1.switch()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524
greenlet只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式，当切到一个任务执行时如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题，
任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作，我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此，才能提高效率，这就用到了Gevent模块。
二、协程
协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。
需要强调的是：
#1. python的线程属于内核级别的，即由操作系统控制调度（如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限，切换其他线程运行）
#2. 单线程内开启协程，一旦遇到io，就会从应用程序级别（而非操作系统）控制切换，以此来提升效率（！！！非io操作的切换与效率无关）
对比操作系统控制线程的切换，用户在单线程内控制协程的切换
优点如下：
#1. 协程的切换开销更小，属于程序级别的切换，操作系统完全感知不到，因而更加轻量级
#2. 单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu
缺点如下：
#1. 协程的本质是单线程下，无法利用多核，可以是一个程序开启多个进程，每个进程内开启多个线程，每个线程内开启协程来尽可能提高效率
#2. 协程本质是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程
gevent模块
Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发编程，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。
常用方法:
#用法
#创建一个协程对象g1，
g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)
#spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面可以有多个参数，可以是位置实参或关键字实参，都是传给函数eat的
g2=gevent.spawn(func2)
g1.join() #等待g1结束
g2.join() #等待g2结束
#或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])
g1.value#拿到func1的返回值
遇到IO阻塞时会自动切换任务
import gevent,sys
from gevent import monkey # 导入monkey补丁
monkey.patch_all() # 打补丁
import time
print(sys.path)
def task1():
print("task1 run")
# gevent.sleep(3)
time.sleep(3)
print("task1 over")
def task2():
print("task2 run")
# gevent.sleep(1)
time.sleep(1)
print("task2 over")
g1 = gevent.spawn(task1)
g2 = gevent.spawn(task2)
#gevent.joinall([g1,g2])
g1.join()
g2.join()
# 执行以上代码会发现不会输出任何消息
# 这是因为协程任务都是以异步方式提交，所以主线程会继续往下执行，而一旦执行完最后一行主线程也就结束了，
# 导致了协程任务没有来的及执行，所以这时候必须join来让主线程等待协程任务执行完毕 也就是让主线程保持存活
# 后续在使用协程时也需要保证主线程一直存活，如果主线程不会结束也就意味着不需要调用join
需要注意：
1.如果主线程结束了 协程任务也会立即结束。
2.monkey补丁的原理是把原始的阻塞方法替换为修改后的非阻塞方法，即偷梁换柱，来实现IO自动切换
必须在打补丁后再使用相应的功能，避免忘记，建议写在最上方
我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2，查看的结果为DummyThread-n，即假线程
monke补丁原理
#myjson.py
def dump():
print("一个被替换的 dump函数")
def load():
print("一个被替换的 load函数")
# test.py
import myjson
import json
# 补丁函数
def monkey_pacth_json():
json.dump = myjson.dump
json.load = myjson.load
# 打补丁
monkey_pacth_json()
# 测试
json.dump()
json.load()
# 输出：
# 一个被替换的 dump函数
# 一个被替换的 load函数
使用Gevent案例一 爬虫:
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import requests
import time
def get_page(url):
print('GET: %s' %url)
response=requests.get(url)
if response.status_code == 200:
print('%d bytes received from %s' %(len(response.text),url))
start_time=time.time()
gevent.joinall([
gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'),
gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),
gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'),
])
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
使用Gevent案例二 TCP:
服务器
#=====================================服务端
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from socket import *
import gevent
#如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket
# from gevent import socket
# s=socket.socket()
def server(server_ip,port):
s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
s.bind((server_ip,port))
s.listen(5)
while True:
conn,addr=s.accept()
gevent.spawn(talk,conn,addr)
def talk(conn,addr):
try:
while True:
res=conn.recv(1024)
print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res))
conn.send(res.upper())
except Exception as e:
print(e)
finally:
conn.close()
if __name__ == '__main__':
server('127.0.0.1',8080)
客户端
#=====================================多线程模拟多个客户端并发访问
from threading import Thread
from socket import *
import threading
def client(server_ip,port):
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内，放在函数外则被所有线程共享，则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口永远一样了
c.connect((server_ip,port))
count=0
while True:
c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))
msg=c.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))
count+=1
if __name__ == '__main__':
for i in range(500):
t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))
t.start()