协程 协程是一种用户态的轻量级线程，又称微线程。 协程拥有自己的寄存器上下文和栈，调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。 优点： 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 方便切换控制流，简化编程模型 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。 所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。 原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。 缺点： 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序 使用Gevent gevent是python的一个并发框架,以微线程greenlet为核心，使用了epoll事件监听机制以及诸多其他优化而变得高效. 简单示例 gevent的sleep可以交出控制权，当我们在受限于网络或IO的函数中使用gevent，这些函数会被协作式的调度， gevent的真正能力会得到发挥。Gevent处理了所有的细节， 来保证你的网络库会在可能的时候，隐式交出greenlet上下文的执行权。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 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') # 创建线程并行执行程序 gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ]) 　　执行结果 1 2 3 4 running in foo running in bar com back from bar in to foo com back from foo in to bar 同步异步 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 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() 　　执行输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Synchronous: Task 1 done Task 2 done Task 3 done Task 4 done Task 5 done Task 6 done Task 7 done Task 8 done Task 9 done Asynchronous: Task 1 done Task 4 done Task 5 done Task 9 done Task 6 done Task 0 done Task 2 done Task 3 done Task 7 done Task 8 done 以子类的方法使用协程 可以子类化Greenlet类，重载它的_run方法，类似多线线程和多进程模块 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 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() # 启动 for test in tests: test.join() # 等待执行结束 使用monkey patch修改系统标准库(自动切换协程) 当一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。 由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO。 由于切换是在IO操作时自动完成，所以gevent需要修改Python自带的一些标准库，这一过程在启动时通过monkey patch完成 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 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, 'https://www.baidu.com/'), gevent.spawn(task, 'https://www.qq.com/'), gevent.spawn(task, 'https://www.jd.com/'), ]) 　　执行输出 1 2 3 2443 bytes received from https://www.baidu.com/ 108315 bytes received from https://www.jd.com/ 231873 bytes received from https://www.qq.com/ 可以看出3个网络操作是并发执行的，而且结束顺序不同https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/9677710.html