python中的协程深入理解_Python

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：

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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：

				?

									>>> 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：

				?

									>>> 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：

				?

									>>> 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：

				?

									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：

调用next(c)启动生成器；
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,
produce解析html，获取url数据，继续生产url，
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
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

python中的协程深入理解

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