协程

1. 借助生成器实现两个函数的并发

# 借助生成器实现 两个子函数的并发
import time

def task1():
    while True:
        print("---1---")
        time.sleep(1)
        yield

def task2():
    while True:
        print("---2---")
        time.sleep(1)
        yield

def main():
    t1 = task1()
    t2 = task2() 
    while True:
        next(t1)
        next(t2)

if __name__ == "__main__":
    main()

协程的原理就是上一讲的生成器，而且只有一个线程，因此按照所需时间和内存成本：进程>线程>协程。

2. greenlet实现多任务

我们可以使用greenlet.greenlet代替协程中的yield，实现两个任务的并发

from greenlet import greenlet
import time

def test1():
    print("---1---")
    time.sleep(1)
    gr2.switch()

def test2():
    print("---2---")
    time.sleep(1)
    gr2.switch()

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)

# 切换到gr1中执行
gr1.switch()

但是一般不用greenlet而是用更方便的gevent

3. 使用gevent实现多任务[重点]

相比需要手动切换的greenlet，gevent遇到延时时可以自动切换，更加智能。

obj = gevent.spawn(function,args)创建协程但不立即执行；obj.join()开始执行协程，并根据延时情况，自动切换；而gevent.sleep()能够代替上面的time.sleep()，实现延时控制。

import gevent
def f1(n):
    for i in range(n):
        print(gevent.getcurrent(),i)
        # time.sleep(0.5) 不管用
        gevent.sleep(0.5)
        # 协程的核心在于，利用空闲的时间执行其他协程

def f2(n):
    for i in range(n):
        print(gevent.getcurrent(),i)
        gevent.sleep(0.5)

def f3(n):
    for i in range(n):
        print(gevent.getcurrent(),i)
        gevent.sleep(0.5)

print("---1---")
g1 = gevent.spawn(f1,5)
# 注意：创建之后并不执行
print("---2---")
g2 = gevent.spawn(f2,5)
print("---3---")
g3 = gevent.spawn(f3,5)

# gevent比greenlet更加智能
# 因为遇到了延时，gevent可以自动切换
g1.join()
g2.join()
g3.join()

如果还想继续使用time.sleep()来控制延时的话，可以在文件开头加入以下代码，gevent就能自动检测延时：

from gevent import monkey

monkey.patch_all()

主函数中每个协程都需要通过.join()方法启动有点麻烦，可以使用gevent.joinall()，将所有要启动的协程排成列表传入，例如：

import gevent,time
from gevent import monkey

monkey.patch_all()

def func():
    pass

gevent.joinall([
    gevent.spawn(func,"work1"),
    gevent.spawn(func,"work2")
])

4. 实例：图片下载器

import urllib.request
import gevent
from gevent import monkey

monkey.patch_all()

def downloader(img_name,img_url):
    req = urllib.request.urlopen(img_url)
    img_content = req.read()

    with open(img_name+'.jpg','wb') as f:
        f.write(img_content)

def main():
    gevent.joinall([
        gevent.spawn(downloader,'1','https'),
        gevent.spawn(downloader,'2','https')
    ])


if __name__ == "__main__":
    main()

5. 进程、线程和协程的对比

1. 进程是操作系统分配资源的单位；
2. 线程是调度使用资源的单位；
3. 多任务切换消耗的资源排名：进程＞线程＞协程
4. 多线程在python中较少使用，因为CPython的全局解释锁GIL的限制；
5. 协程切换任务的耗费资源较少，效率高；
6. 多进程和多线程视处理器的核数，可能是 并行，而协程是基于线程的，一定是单核的，所以一定是 并发。