python编程使用协程并发的优缺点
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：
1.无需线程上下文切换的开销
2.无需原子操作锁定及同步的开销
3.方便切换控制流，简化编程模型
4.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：
1.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。
2.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。
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
running in foo
running in bar
com back from bar in to foo
com back from foo in to bar
•同步异步
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()
执行输出
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
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
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
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
参考链接：http://hhkbp2.github.io/gevent-tutorial/
总结
以上所述是小编给大家介绍的python编程使用协程并发的优缺点，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对【听图阁-专注于Python设计】网站的支持！
