python编程使用协程并发的优缺点

2024-09-28 02:44:51

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我们网站的支持！

全面分析Python的优点和缺点

Python的优点和缺点本节内容如下: Python的优点 Python的缺点使用Python的知名网站 Python的优点 1. 简单 Python的语法非常优雅,甚至没有像其他语言的大括号,分号等特殊符号,代表了一种极简主义的设计思想.阅读Python程序像是在读英语. 2. 易学 Python入手非常快,学习曲线非常低,可以直接通过命令行交互环境来学习Python编程. 3. 免费/开源 Python的所有内容都是免费开源的,这意味着你不需要花一分钱就可以免费使用Python,并且你可
Python Web开发模板引擎优缺点总结

做 Web 开发少不了要与模板引擎打交道.我陆续也接触了 Python 的不少模板引擎,感觉可以总结一下了. 一.首先按照我的熟悉程度列一下:pyTenjin:我在开发 Doodle 和 91 外教时使用.Tornado.template:我在开发知乎日报时使用.PyJade:我在开发知乎日报时接触过.Mako:我只在一个早期就夭折了的小项目里用过.Jinja2:我只拿它做过一些 demo. 其他就不提了,例如 Django 的模板,据说又慢又难用,我根本就没接触过. 二.再说性能很多测试就是
Python爬虫运用正则表达式的方法和优缺点

前言我看到最近几部电影很火,查了一下猫眼电影上的数据,发现还有个榜单,里面有各种经典和热映电影的排行榜,然后我觉得电影封面图还挺好看的,想着一张一张下载真是费时费力,于是突发奇想,好像可以用一下最近学的东西实现我的需求,学习了正则表达式之后,想着要感受一下它在爬虫里面的效果和优缺点. 目标:爬取Top100榜单上电影的封面图 Top100榜单规则:将猫眼电影库中的经典影片,按照评分和评分人数从高到低综合排序取前100名,每天上午10点更新.相关数据来源于"猫眼电影库". 下面是我做的
Python的缺点和劣势分析

Python的短板虽然Python拥有很多优点,但没有哪种编程语言能够胜任所有工作,因此Python并不能完美地满足一切需求.如果要确定Python是否适用于当前场景,还需要了解Python不擅长的领域. Python不是速度最快的语言 Python的执行速度可能算得上是一个缺点.Python不是一个完全编译的语言,而是先编译为内部字节码形式,然后交由Python解释器来执行.Python为某些操作给出了高效的实现,例如,用正则表达式解析字符串,可以做到与自己编写的任何C语言代码一样
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
Python异步编程之协程任务的调度操作实例分析

本文实例讲述了Python异步编程之协程任务的调度操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 我们知道协程是异步进行的,碰到IO阻塞型操作时需要调度其他任务,那么这个调度规则或者是算法是怎样的呢?现在有以下几个疑问: 1.多个任务准备好,需要运行时,优先执行哪一个? 2.一个任务运行时,如果别的任务准备好了,是否需要中断当前任务呢? 在网上找了很多资料,也无法找到相关的资料,于是编写了几个简单的程序,查看任务的执行过程. 根据Python的asyncio我们可以编写一个简单的程序: import a
python 协程并发数控制

目录多线程之信号量协程中使用信号量控制并发 aiohttp 中 TCPConnector 连接池前言: 本篇博客要采集的站点:[看历史,通天下-历史剧网] 目标数据是该站点下的热门历史事件,列表页分页规则如下所示: http://www.lishiju.net/hotevents/p0 http://www.lishiju.net/hotevents/p1 http://www.lishiju.net/hotevents/p2 首先我们通过普通的多线程,对该数据进行采集,由于本文主要目的是
python进阶之协程你了解吗

目录协程的定义协程和线程差异协程的标准协程的优点协程的缺点 python中实现协程的方式 async&await关键字事件循环协程函数和协程对象 await Task对象 asyncio.Future对象 futures.Future对象异步迭代器什么是异步迭代器? 什么是异步可迭代对象? 异步上下文管理器 uvloop 异步redis 异步MySQL 爬虫总结协程的定义协程(Coroutine),又称微线程,纤程.(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用:在执行 A 函数
Python中的协程(Coroutine)操作模块(greenlet、gevent)

目录一.协程介绍 1.介绍 2.举例 3.优点如下: 4.缺点如下: 5.总结协程特点: 二.greenlet(绿叶)模块 1.安装模块 2.greenlet实现状态切换 3.效率对比三.gevent模块 1.安装 2. 用法介绍 1.遇到io主动切换 2. 查看threading.current_thread().getName() 3.Gevent之同步与异步 4.Gevent之应用 1. 服务端 2.多线程并发多个客户端一.协程介绍协程:英文名Coroutine,是单线程下的并发,
python生成器/yield协程/gevent写简单的图片下载器功能示例

本文实例讲述了python生成器/yield协程/gevent写简单的图片下载器功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.生成器: '''第二种生成器''' # 函数只有有yield存在就是生成器 def test(i): while True: i += 1 res = yield i print(res) i += 1 return res def main(): t = test(1) # 创建生成器对象 print(next(t)) # next第一次执行从上到下,yield是终点 p
python 如何引入协程和原理分析

相关概念并发:指一个时间段内,有几个程序在同一个cpu上运行,但是任意时刻只有一个程序在cpu上运行.比如说在一秒内cpu切换了100个进程,就可以认为cpu的并发是100. 并行:值任意时刻点上,有多个程序同时运行在cpu上,可以理解为多个cpu,每个cpu独立运行自己程序,互不干扰.并行数量和cpu数量是一致的. 我们平时常说的高并发而不是高并行,是因为cpu的数量是有限的,不可以增加. 形象的理解:cpu对应一个人,程序对应喝茶,人要喝茶需要四个步骤(可以对应程序需要开启四个线程):1烧
python Task在协程调用实例讲解

1.说明 Tasks用于并发调度协程,通过asyncio.create_task(协程对象)创建Task对象,使协程能够加入事件循环,等待调度执行.除使用asyncio.create_task()函数外,还可使用低级loop.create_task()或ensure_future()函数.推荐使用手动实例Task对象. 2.使用注意 Python3.7中添加到asyncio.create_task函数.在Python3.7之前,可以使用低级asyncio.ensure_future函数. 3.实
python3通过gevent.pool限制协程并发数量的实现方法

协程虽然是轻量级的线程,但到达一定数量后,仍然会造成服务器崩溃出错.最好的方法通过限制协程并发数量来解决此类问题. server代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Cain # @Email : 771535427@qq.com # @Filename : gevnt_sockserver.py # @Last modified : 2017-11-24 16:31 # @Description : impo
Python进阶之协程详解

目录协程协程的应用场景抢占式调度的缺点用户态协同调度的优势协程的运行原理 Python 中的协程总结协程协程(co-routine,又称微线程)是一种多方协同的工作方式.当前执行者在某个时刻主动让出(yield)控制流,并记住自身当前的状态,以便在控制流返回时能从上次让出的位置恢复(resume)执行. 简而言之,协程的核心思想就在于执行者对控制流的 “主动让出” 和 “恢复”.相对于,线程此类的 “抢占式调度” 而言,协程是一种 “协作式调度” 方式. 协程的应用场景抢占式调

python编程使用协程并发的优缺点

相关推荐

随机推荐