python2.7 协程(一篇文章带你读懂Python的协程)
协程 ,又称微线程 ,纤程 。英文名Coroutine 。
协程的概念很早就提出来了 ,但直到最近几年才在某些语言(如Lua)中得到广泛应用 。
子程序 ,或者称为函数 ,在所有语言中都是层级调用 ,比如A调用B ,B在执行过程中又调用了C ,C执行完毕返回 ,B执行完毕返回 ,最后是A执行完毕 。
所以子程序调用是通过栈实现的 ,一个线程就是执行一个子程序 。
子程序调用总是一个入口 ,一次返回,调用顺序是明确的 。而协程的调用和子程序不同 。
协程看上去也是子程序 ,但执行过程中 ,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序 ,在适当的时候再返回来接着执行 。
注意 ,在一个子程序中中断 ,去执行其他子程序 ,不是函数调用 ,有点类似CPU的中断 。比如子程序A 、B:
defA(): print1 print2 print3 defB(): printx printy printz假设由协程执行 ,在执行A的过程中 ,可以随时中断 ,去执行B ,B也可能在执行过程中中断再去执行A ,结果可能是:
1 2 x y 3 z但是在A中是没有调用B的 ,所以协程的调用比函数调用理解起来要难一些 。
看起来A 、B的执行有点像多线程 ,但协程的特点在于是一个线程执行,那和多线程比 ,协程有何优势?
优势就是协程极高的执行效率 。因为子程序切换不是线程切换 ,而是由程序自身控制,因此 ,没有线程切换的开销 ,和多线程比 ,线程数量越多 ,协程的性能优势就越明显 。
第二大优势就是不需要多线程的锁机制 ,因为只有一个线程 ,也不存在同时写变量冲突 ,在协程中控制共享资源不加锁 ,只需要判断状态就好了 ,所以执行效率比多线程高很多。
因为协程是一个线程执行 ,那怎么利用多核CPU呢?最简单的方法是多进程+协程 ,既充分利用多核 ,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能 。
Python对协程的支持还非常有限 ,用在generator中的yield可以一定程度上实现协程 。虽然支持不完全 ,但已经可以发挥相当大的威力了。
来看例子:
传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息 ,通过锁机制控制队列和等待 ,但一不小心就可能死锁 。
如果改用协程 ,生产者生产消息后 ,直接通过yield跳转到消费者开始执行 ,待消费者执行完毕后 ,切换回生产者继续生产 ,效率极高:
importtimedefconsumer(): r= whileTrue: n=yieldrifnotn:return print([CONSUMER]Consuming%s...%n) time.sleep(1) r=200OKdefproduce(c): c.next() n=0 whilen<5: n=n+1 print([PRODUCER]Producing%s...%n) r=c.send(n) print([PRODUCER]Consumerreturn:%s%r) c.close()if__name__==__main__: c=consumer() produce(c)执行结果:
注意到consumer函数是一个generator(生成器) ,把一个consumer传入produce后:
首先调用c.next()启动生成器;
然后 ,一旦生产了东西 ,通过c.send(n)切换到consumer执行;
consumer通过yield拿到消息 ,处理 ,又通过yield把结果传回;
produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息;
produce决定不生产了 ,通过c.close()关闭consumer ,整个过程结束 。
整个流程无锁,由一个线程执行 ,produce和consumer协作完成任务 ,所以称为“协程 ” ,而非线程的抢占式多任务 。
最后套用Donald Knuth的一句话总结协程的特点:
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