協程是一種用戶態的輕量級線程，又稱微線程。這篇文章主要介紹了python編程使用協程併發的優缺點，感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧
協程
協程是一種用戶態的輕量級線程，又稱微線程。
協程擁有自己的寄存器上下文和棧，調度切換時，將寄存器上下文和棧保存到其他地方，在切回來的時候，恢復先前保存的寄存器上下文和棧。因此：協程能保留上一次調用時的狀態（即所有局部狀態的一個特定組合），每次過程重入時，就相當於進入上一次調用的狀態，換種說法：進入上一次離開時所處邏輯流的位置。
優點：
1.無需線程上下文切換的開銷
2.無需原子操作鎖定及同步的開銷
3.方便切換控制流，簡化編程模型
4.高併發+高擴展性+低成本：一個CPU支持上萬的協程都不是問題。所以很適合用於高併發處理。
所謂原子操作是指不會被線程調度機制打斷的操作；這種操作一旦開始，就一直運行到結束，中間不會有任何 context switch （切換到另一個線程）。
原子操作可以是一個步驟，也可以是多個操作步驟，但是其順序是不可以被打亂，或者切割掉只執行部分。視作整體是原子性的核心。
缺點：
1.無法利用多核資源：協程的本質是個單線程,它不能同時將 單個CPU 的多個核用上,協程需要和進程配合才能運行在多CPU上.當然我們日常所編寫的絕大部分應用都沒有這個必要，除非是cpu密集型應用。
2.進行阻塞（Blocking）操作（如IO時）會阻塞掉整個程序
使用Gevent
gevent是python的一個併發框架,以微線程greenlet爲核心，使用了epoll事件監聽機制以及諸多其他優化而變得高效.
•簡單示例
gevent的sleep可以交出控制權，當我們在受限於網絡或IO的函數中使用gevent，這些函數會被協作式的調度， gevent的真正能力會得到發揮。Gevent處理了所有的細節， 來保證你的網絡庫會在可能的時候，隱式交出greenlet上下文的執行權。
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')
# 創建線程並行執行程序
gevent.joinall([
gevent.spawn(foo),
gevent.spawn(bar),
])
執行結果
running in foo
running in bar
com back from bar in to foo
com back from foo in to bar
•同步異步
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()
執行輸出
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
•以子類的方法使用協程
可以子類化Greenlet類，重載它的_run方法，類似多線線程和多進程模塊
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() # 啓動
for test in tests:
test.join() # 等待執行結束
使用monkey patch修改系統標準庫(自動切換協程)
當一個greenlet遇到IO操作時，比如訪問網絡，就自動切換到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在適當的時候切換回來繼續執行。
寫到這裏給大家推薦一個python學習裙：913###066%%%266，歡迎學習者加入討論，相互進步
由於IO操作非常耗時，經常使程序處於等待狀態，有了gevent爲我們自動切換協程，就保證總有greenlet在運行，而不是等待IO。
由於切換是在IO操作時自動完成，所以gevent需要修改Python自帶的一些標準庫，這一過程在啓動時通過monkey patch完成
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/'),
])
執行輸出
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個網絡操作是併發執行的，而且結束順序不同
參考鏈接：http://hhkbp2.github.io/gevent-tutorial/
總結
以上所述是小編給大家介紹的python編程使用協程併發的優缺點，希望對大家有所幫助