python程式設計使用協程併發的優缺點

開發十年，就只剩下這套架構體系了！ >>>

協程是一種使用者態的輕量級執行緒，又稱微執行緒。

協程擁有自己的暫存器上下文和棧，排程切換時，將暫存器上下文和棧儲存到其他地方，>在切回來的時候，恢復先前儲存的暫存器上下文和棧。因此：協程能保留上一次呼叫時的》狀態（即所有區域性狀態的乙個特定組合），每次過程重入時，就相當於進入上一次呼叫的》狀態，換種說法：進入上一次離開時所處邏輯流的位置.

所謂原子操作是指不會被執行緒排程機制打斷的操作；這種操作一旦開始，就一直執行到結束，中間不會有任何 context switch （切換到另乙個執行緒）。原子操作可以是乙個步驟，也可以是多個操作步驟，但是其順序是不可以被打亂，或者切割掉只執行部分。視作整體是原子性的核心

gevent是python的乙個併發框架,以微執行緒greenlet為核心，使用了epoll事件監聽機制以及諸多其他優化而變得高效.

gevent的sleep可以交出控制權，當我們在受限於網路或io的函式中使用gevent，這些函式會被協作式的排程， gevent的真正能力會得到發揮。gevent處理了所有的細節， 來保證你的網路庫會在可能的時候，隱式交出greenlet上下文的執行權

import gevent

def foo():
print('running in foo')
gevent.sleep(0)
print('com back from bar in to foo')
def bar():
print('running in bar')
gevent.sleep(0)
print('com back from foo in to bar')
# 建立執行緒並行執行程式
gevent.joinall([
gevent.spawn(foo),
gevent.spawn(bar),
])# 執行結果:
#running in foo
#running in bar
#com back from bar in to foo
#com back from foo in to bar

import random

import gevent
def task(pid):
gevent.sleep(random.randint(0, 2) * 0.001)
print('task %s done' % pid)
def synchronous():
for i in range(1, 10):
task(i)
def asynchronous():
threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
gevent.joinall(threads)
print('synchronous:')
synchronous()
print('asynchronous:')
asynchronous()

可以子類化greenlet類，過載它的_run方法，類似多線執行緒和多程序模組

import gevent

from gevent import greenlet
class test(greenlet):
def __init__(self, message, n):
greenlet.__init__(self)
self.message = message
self.n = n
def _run(self):
print(self.message, 'start')
gevent.sleep(self.n)
print(self.message, 'end')
tests = [
test("hello", 3),
test("world", 2),
]for test in tests:
test.start() # 啟動
for test in tests:
test.join() # 等待執行結束

當乙個greenlet遇到io操作時，比如訪問網路，就自動切換到其他的greenlet，等到io操作完成，再在適當的時候切換回來繼續執行。

由於io操作非常耗時，經常使程式處於等待狀態，有了gevent為我們自動切換協程，就保證總有greenlet在執行，而不是等待io。

由於切換是在io操作時自動完成，所以gevent需要修改python自帶的一些標準庫，這一過程在啟動時通過monkey patch完成

import gevent

import requests
from gevent import monkey
monkey.patch_socket()
def task(url):
r = requests.get(url)
print('%s bytes received from %s' % (len(r.text), url))
gevent.joinall([
gevent.spawn(task, ''),
gevent.spawn(task, ''),
gevent.spawn(task, ''),
])

2443 bytes received from 

108315 bytes received from 
231873 bytes received from 
可以看出3個網路操作是併發執行的，而且結束順序不同

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