效率要高只有一个方法就是让这个当前线程尽可能多的占用CPU时间，如何做到？
任务类型可以分为两种 IO密集型 和 计算密集型
对于计算密集型任务而言 ，无需任何操作就能一直占用CPU直到超时为止，没有任何办法能够提高计算密集任务的效率，除非把GIL锁拿掉，让多核CPU并行执行。
对于IO密集型任务任务，一旦线程遇到了IO操作CPU就会立马切换到其他线程，而至于切换到哪个线程，应用程序是无法控制的，这样就导致了效率降低。
如何能提升效率呢？想一想如果可以监测到线程的IO操作时，应用程序自发的切换到其他的计算任务，是不是就可以留住CPU？的确如此
一、单线程实现并发
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，那么为何不能再线程中切换任务来并发呢？
上面的引子中提到，如果一个线程能够检测IO操作并且将其设置为非阻塞，并自动切换到其他任务就可以提高CPU的利用率，指的就是在单线程下实现并发。
如何能够实现并发呢
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，单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
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
greenlet模块实现并发
def task1(name):
print("%s task1 run1" % name)
g2.switch(name) # 切换至任务2
print("task1 run2")
g2.switch() # 切换至任务2
def task2(name):
print("%s task2 run1" % name)
g1.switch() # 切换至任务1
print("task2 run2")
g1 = greenlet.greenlet(task1)
g2 = greenlet.greenlet(task2)
g1.switch("jerry") # 为任务传参数
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，所以此时的并发是没有任何意义的。
现在我们需要一种方案 即可检测IO 又能够实现单线程并发，于是gevent闪亮登场
二、协程概述
协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程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协程的使用
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
monke补丁案例：
#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