python多工實現方法之協程

多工的實現方式，使用下面方法中的乙個或者若干個進行組合：

1、多程序

2、多執行緒

3、協程

三種方式的實現和資源占用各有不同，其中資源占用和實現所需的系統開銷（記憶體、cpu等）逐漸減少，實現難度依次降低。

可以簡單的認為：乙個程序可以包含多個執行緒，乙個執行緒包含多個協程。

多工實現方式的選擇：

cpu密集型任務：使用多程序

io密集型：使用多執行緒或協程

非同步：後面**無需等待（非阻塞）前面**執行完即可執行。

併發：簡單地理解為cpu數量小於程序數。

並行：簡單地理解為cpu數量大於或等於程序數。

協程的發展：python2時期的生成器（yield、yiled from）函式，到了python3進一步封裝為async、await關鍵字實現的方法。

包含yield關鍵字的函式即為生成器函式。

生成器的呼叫：使用for迴圈或者next(生成器)；

與生成器的資料互動：使用生成器的send方法；

關閉生成器：close方法。

生成器執行過程：

def mtd():

a = 1
x = 2
while true:
x = yield a
a += 1
if a > 10:
break
print(x)
y = mtd()
next(y)
y.send(2)

next --> 返回 a值1 --> send 2 --> x = 2 --> print 2

基本用法：

lis = [1, 2, 3]

def generator_2(lis):
yield from lis
z=generator_2(lis)
type(z) #

# 子生成器

def generator_1():
total = 0
while true:
x = yield
print('加', x)
if not x:       # if not none: true
break
total += x
return total
# 委託生成器
def generator_2():
while true:
# 建立呼叫方和子生成器的通道
total = yield from generator_1()  # 子生成器
print('加和總數是:', total)
# 呼叫方
def main():
g2 = generator_2()
g2.send(none)
g2.send(2)
g2.send(3)
g2.send(none)
if __name__ == '__main__':
main()

由於是第三方模組，需要安裝

pip install greenlet

pip install gevent

import gevent

from gevent import monkey
monkey.patch_all() # 為下面的requests模組打補丁，進行重寫和封裝
import requests
def download(url):
print("get: %s" % url)
res = requests.get(url)
data = res.text
print(len(data), url)
# 多工
g1 = gevent.spawn(download, '') # 建立協程
g2 = gevent.spawn(download, '')
g3 = gevent.spawn(download, '')
g1.join()#等待協程結束
g2.join()
g3.join()
# 另一種實現方法
#gevent.joinall([
gevent.spawn(download, ''),
gevent.spawn(download, ''),
gevent.spawn(download, '')
])

from greenlet import greenlet

import time
# 協程利用程式的io 來切換任務
def demo1():
while true:
print("demo1")
gr2.switch()
time.sleep(0.5)
def demo2():
while true:
print("demo2")
gr1.switch()
time.sleep(0.5)
gr1 = greenlet(demo1)
gr2 = greenlet(demo2)
gr1.switch() # 啟用協程

from itertools import chain

lis = [1, 2, 3]
dic = 
print(list(chain(lis, dic, range(5, 10))))

Python 多工之協程（3）實現多工

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