python中的协程深入理解

Python  /  管理员 发布于 7年前   293

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：

>>> 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: 42Traceback (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 = 1414>>> 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 = 2842>>> my_coro2.send(99)-> Received: c = 99Traceback (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:

• 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 BeautifulSoupimport requestsfrom urllib.parse import urlparsestart_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 urldef consumer():  html = ''  while True:    url = yield html    if url:      print('[CONSUMER] Consuming %s...' % url)      rsp = requests.get(url)      html = rsp.contentdef 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，谢谢大家的支持。