网络编程之协程

什么是用户态和内核态：

　内核态：当一个任务（进程）执行系统调用而陷入了内核代码中执行，这就叫做内核态。

　用户态：当用户在执行自己的代码时，这就叫在用户态

　　内核态和用户态的详情：http://www.cnblogs.com/viviwind/archive/2012/09/22/2698450.html

psw程序状态寄存器：程序状态字（Program Status Word, PSW）又称状态寄存器，主要用于反映处理器的状态及某些计算结果以及控制指令的执行。

　　psw程序状态寄存器详情：http://blog.csdn.net/liuqinglong_along/article/details/51645477

操作系统应用级的识别：每一个cpu都有自己的指令集。操作系统控制着所有的硬件，也就是说操作系统知道CPU所有的指令集。而应用程序只能靠着操作系统来控制着硬件。也就是说CPU的一些指令集是与应用程序有关的。

一 协程（）Coroutine

　1 什么叫协程：单线程内实现并发，又称为微线程或者钎程。说白了就是协程是一种用户态的轻量级线程，协程就是用户程序自己控制调度的。

　怎么在单线程下实现并发：用户从应用程序级别单线程下的切换，注意的是遇到了IO才切。（切换时保存好当时执行的状态）

　协程就是线程内部调度的；而线程和进程都是由操作系统来调度的。

　2 协程的优缺点

　　协程的优点：①协程的切换开销更小，属于程序级别的切换，因此操作系统根本就感知不到，因而更加轻量级。

　　　　　　　　②单线程内实现了并发，从而最大限度的利用的CPU。

　　协程的缺点：①协程的本质就是在单线程内，因此无法使用多核。（只能创建多个进程，进程内在创建多个线程，线程内在创建协程）

　　　　　　　　②协程只在单线程下，因此只要是所有协程阻塞，这个线程就会被阻塞。

    3 协成特点

　　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。

二 协程的创建

　创建方式一：生成器函数创建

　　为什么迭代器还要有iter方法：主要用于for循环，因为for循环里面自带iter和next方法，所以在一个迭代器使用for循环的时候还是需要iter 一下的。

def producer():
    g=consumer()
    next(g)
    for i in range(100):
        print('alex_',i)
        g.send(i)

def consumer():
    while True:
        n = yield
        print('egon_',n)

producer()

　创建方式二：greenlet模块创建

　　switch：提交任务

from greenlet import greenlet
def ect(name):
    print('%s ect 1'%name)
    g2.switch('egon')
    print('%s ect 2'%name)
    g2.switch('egon')

def paly(name):
    print('%s paly 1'%name)
    g1.switch('alex')
    print('%s paly 2'%name)

g1=greenlet(ect)
g2=greenlet(paly)
g1.switch('alex')

 注意方式一和方式二切换只是实现了单纯的切换。只能一个代码执行完毕后才切换，无法检测到IO。反而还浪费了时间，不建议使用。

　创建方式三：gevent模块的创建

　gevent模块的作用：①检测IO；②自动的切换，切换时还能保存当时执行的状态。

　gevent模块的常用方法

　　gevent.skeep：睡眠几秒，用这个可以创建IO。

　　spawn：提交任务。括号里面加上一个函数，如果有参数可以传入参数。　　　

　　joinall：等待执行。（等待所有的任务提交完毕过后才执行）

gevent方式1：

import gevent
import time
def ect(name):
    print('%s ect 1'%name)
    gevent.sleep(2)
    print('%s ect 2'%name)

def paly(name):
    print('%s paly 1' % name)
    gevent.sleep(1)
    print('%s paly 2' % name)

start=time.time()
s1=gevent.spawn(ect,'alex')
s2=gevent.spawn(paly,'egon')

gevent.joinall([s1,s2])
print(time.time()-start)

　　joinall相当于是多个join的一样，也就是多个join的简化版。括号里面需要传入对象，而对象的格式就是一个字典的格式。　　

from  gevent import monkey；monkey。patch_all()：加上补丁。

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import time
def ect(name):
    print('%s ect 1'%name)
    time.sleep(2)
    print('%s ect 2' % name)

def paly(name):
    print('%s paly 1'%name)
    time.sleep(1)
    print('%s paly 2' % name)

start=time.time()
s1=gevent.spawn(ect,'alex')
s2=gevent.spawn(paly,'egon')
gevent.joinall([s1,s2])
print(time.time()-start)

　　补丁的作用：因为gevent不能自动的识别除了gevent以外的IO，因此加上一个补丁，这样就可以识别替他的情况产生的IO了。

基于协程实现单线程下的并发效果：

服务端：

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
from multiprocessing import Process
from socket import *

def server(ip,port):
    s = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    s.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR, 1)
    s.bind((ip,port))
    s.listen(5)
    while True:
        conn,addr=s.accept()
        print('%s:%s' % (addr[0], addr[1]))
        g1=gevent.spawn(talk,conn,addr)

def talk(conn,addr):
    while True:
        try:
            data=conn.recv(1024)
            print('%s:%s [%s]' %(addr[0],addr[1],data))
            if not data:break
            conn.send(data.upper())
        except ConnectionResetError:
            break
    conn.close()
if __name__ == '__main__':
    server('127.0.0.1',8092)

客户端：

from threading import Thread
from socket import *

def client():
    c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
    c.connect(('127.0.0.1',8092))

    while True:
        c.send('hello'.encode('utf-8'))
        data=c.recv(1024)
        print(data.decode('utf-8'))

if __name__ == '__main__':
    for i in range(500):
        t=Thread(target=client)
        t.start()

 基于协程实现网络爬虫：

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import requests
from threading import current_thread
def get(url):
    print('%s get %s' %(current_thread().getName(),url))
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return {'url':len(response.text)}
        # print({'url':len(response.text)})


g1=gevent.spawn(get,'http://www.baidu.com')
g2=gevent.spawn(get,'http://www.python.org')
g3=gevent.spawn(get,'http://www.jd.com')

g1.join()
g2.join()
g3.join()

print(g1.value)
print(g2.value)
print(g3.value)

 协程创建生产者和消费者模型好处：1 减低了生产者和消费者直接的数据差；2 解耦和。

　yield与协成，如图所示：

　　　　

　　greenlet实现协成

　　　　

　　　　greenlet机制的主要思想是：生成器函数或者协程函数中的yield语句挂起函数的执行，直到稍后使用next()或send()操作进行恢复为止。　　可以使用一个调度器循环在一组生成器函数之间协作多个任务。greentlet是python中实现我们所谓的"Coroutine(协程)"的一个基础库.

　gevent实现协成

　　　　

　　　　注释：同比之前上面两个实现协成的方式而言，当gevent实现协成遇到IO操作时会切换到下一个任务中，大大的节省了cpu执行程序的　　时间

　　　　注释：

　　　　协程的好处：无需线程上下文切换的开销，无需原子操作锁定及同步的开销；方便切换控制流，简化编程模型；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：无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,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。进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序