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二十五、深入Python中的协程

「@Author： Runsen」
一说并发 ， 你肯定想到了多线程+进程模型 ， 确实 ， 多线程+进程 ， 正是解决并发问题的经典模型之一 。 但对于多核CPU ， 利用多进程+协程的方式 ， 能充分利用CPU ， 获得极高的性能 。 协程也是实现并发编程的一种方式 。
协程协程：是单线程下的并发 ， 又称微线程 。 英文名是Coroutine 。 它和线程一样可以调度 ， 但是不同的是线程的启动和调度需要通过操作系统来处理 。
协程是一种比线程更加轻量级的存在 ， 最重要的是 ， 协程不被操作系统内核管理 ， 协程是完全由程序控制的 。
运行效率极高 ， 协程的切换完全由程序控制 ， 不像线程切换需要花费操作系统的开销,线程数量越多 ， 协程的优势就越明显 。
协程不需要多线程的锁机制 ， 因为只有一个线程 ， 不存在变量冲突 。
对于多核CPU ， 利用多进程+协程的方式 ， 能充分利用CPU ， 获得极高的性能 。
注意协程这个概念完全是程序员自己想出来的东西 ， 它对于操作系统来说根本不存在 。 操作系统只有进程和线程 。
Python中使用协程的例子yield关键字相当于是暂停功能 ， 程序运行到yield停止 ， send函数可以传参给生成器函数 ， 参数赋值给yield 。
def customer():while True:number = yieldprint('开始消费：',number)custom = customer()next(custom)for i in range(5):print('开始生产：',i)custom.send(i)结果如下
【二十五、深入Python中的协程】开始生产： 0开始消费： 0开始生产： 1开始消费： 1开始生产： 2开始消费： 2开始生产： 3开始消费： 3开始生产： 4开始消费： 4代码解析：

  1. 协程使用生成器函数定义：定义体中有 yield 关键字 。
  2. yield 在表达式中使用；如果协程只需从客户custom接收数据 ， 如果没有产出的值 ， 那么产出的值是 None 。
  3. 首先要调用 next(…) 函数 ， 因为生成器还没启动 ， 没在 yield 语句处暂停 ， 所以一开始无法发送数据 。
  4. 调用send方法 ， 把值传给 yield 的变量 ， 然后协程恢复 ， 继续执行下面的代码 ， 直到运行到下一个 yield 表达式 ， 或者终止 。
async和awaitasync和await是原生协程 ， 是Python3.5以后引入的两个关键词 。
async 是“异步”的简写 ， 而 await 可以认为是 async wait 的简写 。 所以应该很好理解 async 用于申明一个 function 是异步的 ， 而 await 用于等待一个异步方法执行完成 。
下面 ， 我们从一个demo示例看起 ， 具体代码如下 。
import time def print_num(num):print("Maoli is printing " + str(num) + " nows" )time.sleep(1)print("Maoli prints" + str(num) + " OK")def main(nums):for num in nums:print_num(num)%time main([i for i in range(1,6)])Maoli is printing 1 nowsMaoli prints1 OKMaoli is printing 2 nowsMaoli prints2 OKMaoli is printing 3 nowsMaoli prints3 OKMaoli is printing 4 nowsMaoli prints4 OKMaoli is printing 5 nowsMaoli prints5 OKWall time: 5 s%time 需要在jupyter notebook中运行 ， 这是jupyter的语法糖 。
上面代码是从上到下执行的 。 下面我们将上面的代码改成单线程协程版本 。
「注意py版本3.7以上」 ， 主要使用的是asyncio模块 ， 如果出现AttributeError: module ‘asyncio‘ has no attribute ‘run‘报错 ， 这是asyncio版本不兼容的原因 ， 需要将Python版本提升至3.7以上 。
import asyncioasync def print_num(num):print("Maoli is printing " + str(num) + " nows" )await asyncio.sleep(1)print("Maoli prints" + str(num) + " OK")async def main(nums):for num in nums:await print_num(num)%time asyncio.run(main([i for i in range(1,6)]))Maoli is printing 1 nowsMaoli prints1 OKMaoli is printing 2 nowsMaoli prints2 OKMaoli is printing 3 nowsMaoli prints3 OKMaoli is printing 4 nowsMaoli prints4 OKMaoli is printing 5 nowsMaoli prints5 OKWall time: 5.01 sasyncio.run() 函数用来运行最高层级的入口点 "main()" 函数 。 await 是同步调用等待一个协程 。 以下代码段会在等待 1 秒后打印 num ， 但在运行速度上没有发生改变 。 这里需要引入asyncio.create_task可等待对象才可以 。
create_task如果一个对象可以在 await 语句中使用 ， 那么它就是可等待对象 。
协程中的还一个重要概念 ， 任务（Task） 。
如果写一个数字是一个任务 ， 那么毛利我要完成5个任务 。
毛利我写个1-5都这么慢 ， 不行 ， 我要加速写 。
asyncio.create_task() 函数用来并发运行作为 asyncio 任务 的多个协程 。
import asyncioasync def print_num(num):print("Maoli is printing " + str(num) + " nows" )await asyncio.sleep(1)print("Maoli prints" + str(num) + " OK")async def main(nums):tasks = [asyncio.create_task(print_num(num)) for num in nums]for task in tasks:await task%time asyncio.run(main([i for i in range(1,6)]))Maoli is printing 1 nowsMaoli is printing 2 nowsMaoli is printing 3 nowsMaoli is printing 4 nowsMaoli is printing 5 nowsMaoli prints1 OKMaoli prints3 OKMaoli prints5 OKMaoli prints2 OKMaoli prints4 OKWall time: 1.01 s



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