首先我們達成一個共識：cpu正在運行一個任務，會在兩種情況下切走去執行其他的任務（切換由操作系統強制控制），一種情況是該任務發生了阻塞，另外一種情況是該任務計算的時間過長或有一個優先級更高的程序替代了它
上圖中第二種情況並不能提升效率，只是爲了讓cpu能夠雨露均沾，實現看起來所有任務都被“同時”執行的效果，如果多個任務都是純計算的，這種切換反而會降低效率。爲此我們可以基於yield來驗證。yield本身就是一種在單線程下可以保存任務運行狀態的方法
1 yiled可以保存狀態，yield的狀態保存與操作系統的保存線程狀態很像，但是yield是代碼級別控制的，更輕量級 2
send可以把一個函數的結果傳給另外一個函數，以此實現單線程內程序之間的切換
#串行執行
import time
def consumer(res):
'''任務1:接收數據,處理數據'''
pass
def producer():
'''任務2:生產數據'''
res=[]
for i in range(10000000):
res.append(i)
return res
start=time.time()
#串行執行
res=producer()
consumer(res) #寫成consumer(producer())會降低執行效率
stop=time.time()
print(stop-start) #1.5536692142486572
#基於yield併發執行
import time
def consumer():
'''任務1:接收數據,處理數據'''
while True:
x=yield
def producer():
'''任務2:生產數據'''
g=consumer()
next(g)
for i in range(10000000):
g.send(i)
start=time.time()
#基於yield保存狀態,實現兩個任務直接來回切換,即併發的效果
#PS:如果每個任務中都加上打印,那麼明顯地看到兩個任務的打印是你一次我一次,即併發執行的.
producer()
stop=time.time()
print(stop-start) #2.0272178649902344協程介紹
協程：是單線程下的併發，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine。一句話說明什麼是線程：協程是一種用戶態的輕量級線程，即協程是由用戶程序自己控制調度的。
需要強調的是：
- 1、python的線程屬於內核級別的，即由操作系統控制調度（如單線程遇到io或執行時間過長就會被迫交出cpu執行權限，切換其他線程運行）
- 2、. 單線程內開啓協程，一旦遇到io，就會從應用程序級別（而非操作系統）控制切換，以此來提升效率（！！！非io操作的切換與效率無關）
對比操作系統控制線程的切換，用戶在單線程內控制協程的切換
優點如下：
- 1、協程的切換開銷更小，屬於程序級別的切換，操作系統完全感知不到，因而更加輕量級
2、單線程內就可以實現併發的效果，最大限度地利用cpu
缺點如下：1、 協程的本質是單線程下，無法利用多核，可以是一個程序開啓多個進程，每個進程內開啓多個線程，每個線程內開啓協程
- 2、協程指的是單個線程，因而一旦協程出現阻塞，將會阻塞整個線程
greenlet模塊
如果我們在單個線程內有20個任務，要想實現在多個任務之間切換，使用yield生成器的方式過於麻煩（需要先得到初始化一次的生成器，然後再調用send。。。非常麻煩），而使用greenlet模塊可以非常簡單地實現這20個任務直接的切換
安裝：
pip3 install greenlet直接上代碼：
from greenlet import greenlet
def eat(name):
print('%s eat 1' %name)
g2.switch('egon')
print('%s eat 2' %name)
g2.switch()
def play(name):
print('%s play 1' %name)
g1.switch()
print('%s play 2' %name)
g1=greenlet(eat)
g2=greenlet(play)
g1.switch('egon')#可以在第一次switch時傳入參數，以後都不需要單純的切換（在沒有io的情況下或者沒有重複開闢內存空間的操作），反而會降低程序的執行速度
#順序執行
import time
def f1():
res=1
for i in range(100000000):
res+=i
def f2():
res=1
for i in range(100000000):
res*=i
start=time.time()
f1()
f2()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337
#切換
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
res=1
for i in range(100000000):
res+=i
g2.switch()
def f2():
res=1
for i in range(100000000):
res*=i
g1.switch()
start=time.time()
g1=greenlet(f1)
g2=greenlet(f2)
g1.switch()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524greenlet只是提供了一種比generator更加便捷的切換方式，當切到一個任務執行時如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是沒有解決遇到IO自動切換來提升效率的問題。
單線程裏的這20個任務的代碼通常會既有計算操作又有阻塞操作，我們完全可以在執行任務1時遇到阻塞，就利用阻塞的時間去執行任務2。。。。如此，才能提高效率，這就用到了Gevent模塊。
gevent模塊
安裝：
pip3 install geventGevent 是一個第三方庫，可以輕鬆通過gevent實現併發同步或異步編程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C擴展模塊形式接入Python的輕量級協程。 Greenlet全部運行在主程序操作系統進程的內部，但它們被協作式地調度。
#用法
g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)創建一個協程對象g1，spawn括號內第一個參數是函數名，如eat，後面可以有多個參數，可以是位置實參或關鍵字實參，都是傳給函數eat的
g2=gevent.spawn(func2)
g1.join() #等待g1結束
g2.join() #等待g2結束
#或者上述兩步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])
g1.value#拿到func1的返回值遇到IO阻塞時會自動切換任務
import gevent
def eat(name):
print('%s eat 1' %name)
gevent.sleep(2)
print('%s eat 2' %name)
def play(name):
print('%s play 1' %name)
gevent.sleep(1)
print('%s play 2' %name)
g1=gevent.spawn(eat,'egon')
g2=gevent.spawn(play,name='egon')
g1.join()
g2.join()
#或者gevent.joinall([g1,g2])
print('主')例gevent.sleep(2)模擬的是gevent可以識別的io阻塞,
而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接識別的需要用下面一行代碼,打補丁,就可以識別了
from gevent import monkey;monkey.patch_all()必須放到被打補丁者的前面，如time，socket模塊之前
或者我們乾脆記憶成：要用gevent，需要將from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的開頭
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import time
def eat():
print('eat food 1')
time.sleep(2)
print('eat food 2')
def play():
print('play 1')
time.sleep(1)
print('play 2')
g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play_phone)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')我們可以用threading.current_thread().getName()來查看每個g1和g2，查看的結果爲DummyThread-n，即假線程