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python中的协程深入理解

时间:2021-07-03 00:08     来源/作者:且听风吟

先介绍下什么是协程

  协程,又称微线程,纤程,英文名coroutine。协程的作用,是在执行函数a时,可以随时中断,去执行函数b,然后中断继续执行函数a(可以自由切换)。但这一过程并不是函数调用(没有调用语句),这一整个过程看似像多线程,然而协程只有一个线程执行。

是不是有点没看懂,没事,我们下面会解释。要理解协程是什么,首先需要理解yield,这里简单介绍下,yield可以理解为生成器,yield item这行代码会产出一个值,提供给next(...)的调用方; 此外,还会作出让步,暂停执行生成器,让调用方继续工作,直到需要使用另一个值时再调用next()。调用方会从生成器中拉取值,但是在协程中,yield关键字一般是在表达式右边(如,data=yield),协程可以从调用方接收数据,也可以产出数据,下面看一个简单的例子:

python" id="highlighter_23372">
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>>> def simple_coroutine():
...  print('coroutine start')
...  x = yield
...  print('coroutine recive:',x)
... 
>>> my_co=simple_coroutine()
>>> my_co
<generator object simple_coroutine at 0x1085174f8>
>>> next(my_co)
coroutine start
>>> my_co.send(42)
coroutine recive: 42
traceback (most recent call last):
 file "<input>", line 1, in <module>
stopiteration

其中x = yield就是精髓部分,意思是从客户端获取数据,产出none,因为yield关键字右边没有表达式, 而协程在创建完成之后,是没有启动的,没有在yield处暂停,所以需要调用next()函数,启动协程,在调用my_co.send(42)之后,协程定义体中的yield表达式会计算出42,现在协程恢复,一直运行到下一个yield表达式,或者终止,在最后,控制权流动到协程定义体的末尾,生成器抛出stopiteration异常。

协程有四个状态,如下:

  • 'gen_created' 等待开始执行。
  • 'gen_running' 解释器正在执行。
  • 'gen_suspended' 在 yield 表达式处暂停。
  • 'gen_closed' 执行结束。

当前状态可以使用inspect.getgeneratorstate来确定,如下:

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>>> import inspect
>>> inspect.getgeneratorstate(my_co)
'gen_closed'

这里再解释下next(my_co),如果在创建好协程对象之后,立即把none之外的值发送给它,会出现如下错误:

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>>> my_co=simple_coroutine()
>>> my_co.send(42)
traceback (most recent call last):
 file "<input>", line 1, in <module>
typeerror: can't send non-none value to a just-started generator
>>> my_co=simple_coroutine()
>>> my_co.send(none)
coroutine start

最先调用 next(my_co) 函数这一步通常称为“预激”(prime)协程(即,让协程向前执行到第一个 yield 表达式,准备好作为活跃的协程使用)。

再参考下面这个例子:

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>>> def simple_coro2(a):
...  print('-> started: a =', a)
...  b = yield a
...  print('-> received: b =', b)
...  c = yield a + b
...  print('-> received: c =', c)
... 
>>> my_coro2 = simple_coro2(14)
>>> from inspect import getgeneratorstate
>>> getgeneratorstate(my_coro2)
'gen_created'
>>> next(my_coro2) # 协程执行到`b = yield a`处暂停,等待为b赋值,
-> started: a = 14
14
>>> getgeneratorstate(my_coro2)
'gen_suspended' #从状态也可以看到,当前是暂停状态。
>>> my_coro2.send(28) #将28发送到协程,计算yield表达式,并把结果绑定到b,产出a+b的值,然后暂停。
-> received: b = 28
42
>>> my_coro2.send(99)
-> received: c = 99
traceback (most recent call last):
 file "<input>", line 1, in <module>
stopiteration
>>> getgeneratorstate(my_coro2)
'gen_closed'

simple_coro2的执行过程如下图所示:

python中的协程深入理解

  • 调用next(my_coro2),打印第一个消息,然后执行yield a,产出数字 14。
  • 调用my_coro2.send(28),把28赋值给b,打印第二个消息,然后执行yield a + b,产 出数字 42。
  • 调用my_coro2.send(99),把 99 赋值给 c,打印第三个消息,协程终止。

说了这么多,我们为什么要用协程呢,下面我们再看看它的优势是什么:

  • 执行效率极高,因为子程序切换(函数)不是线程切换,由程序自身控制,没有切换线程的开销。所以与多线程相比,线程的数量越多,协程性能的优势越明显。
  • 不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在控制共享资源时也不需要加锁,因此执行效率高很多。

说明:协程可以处理io密集型程序的效率问题,但是处理cpu密集型不是它的长处,如要充分发挥cpu利用率可以结合多进程+协程。

下面看最后一个例子,传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁。

如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过yield跳转到消费者开始执行,待消费者执行完毕后,切换回生产者继续生产,效率极高:

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from bs4 import beautifulsoup
import requests
from urllib.parse import urlparse
 
start_url = 'https://www.cnblogs.com'
trust_host = 'www.cnblogs.com'
ignore_path = []
history_urls = []
 
 
def parse_html(html):
  soup = beautifulsoup(html, "lxml")
  print(soup.title)
  links = soup.find_all('a', href=true)
  return (a['href'] for a in links if a['href'])
 
 
def parse_url(url):
  url = url.strip()
 
  if url.find('#') >= 0:
    url = url.split('#')[0]
  if not url:
    return none
  if url.find('javascript:') >= 0:
    return none
 
  for f in ignore_path:
    if f in url:
      return none
  if url.find('http') < 0:
    url = start_url + url
    return url
  parse = urlparse(url)
  if parse.hostname == trust_host:
    return url
 
 
def consumer():
  html = ''
  while true:
    url = yield html
    if url:
      print('[consumer] consuming %s...' % url)
      rsp = requests.get(url)
      html = rsp.content
 
 
def produce(c):
  next(c)
 
  def do_work(urls):
    for u in urls:
      if u not in history_urls:
        history_urls.append(u)
        print('[producer] producing %s...' % u)
        html = c.send(u)
        results = parse_html(html)
        work_urls = (x for x in map(parse_url, results) if x)
        do_work(work_urls)
 
  do_work([start_url])
  c.close()
 
 
if __name__ == '__main__':
  c = consumer()
  produce(c)
  print(len(history_urls))

首先consumer函数是一个generator,在开始执行之后:

  1. 调用next(c)启动生成器;
  2. 进入do_work,这是一个递归调用,其内部将url传递给consumer,由consumer来发出请求,获取到html信息,返回给produce,
  3. produce解析html,获取url数据,继续生产url,
  4. 当所有的url都在history_urls中,也就是说我们已经爬取了所有的url地址,结束递归调用
  5. 调用c.close(),关闭consumer,整个过程结束。

可以看到,我们的整个流程无锁,由一个线程执行,produce和consumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对服务器之家的支持。

原文链接:https://www.lylinux.net/article/2019/1/13/54.html

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