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news 2025/11/4 8:48:15

个人网站后期怎么做企业,把自己做的网页变成网站,wordpress移动端发表失败,网站项目在哪接什么是协程协程（co-routine，又称微线程、纤程） 是一种多方协同的工作方式。协程不是进程或线程， 其执行过程类似于 Python 函数调用， Python 的 asyncio 模块实现的异步IO编程框架中， 协程是对使用 asy…

什么是协程

协程（co-routine，又称微线程、纤程）
是一种多方协同的工作方式。

协程不是进程或线程，
其执行过程类似于 Python 函数调用，
Python 的 asyncio 模块实现的异步IO编程框架中，
协程是对使用 async 关键字定义的异步函数的调用。
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。

一个进程包含多个线程,
类似于一个人体组织有多种细胞在工作，
同样，一个程序可以包含多个协程。
多个线程相对独立，
线程的切换受系统控制。

同样，多个协程也相对独立，
但是其切换由程序自己控制。
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，
协程之间执行任务按照一定顺序交替执行。

在这里插入图片描述

Python 对协程的支持经历了多个版本：

Python2.x 对协程的支持比较有限，通过 yield 关键字支持的生成器实现了一部分协程的功能但不完全。
第三方库 gevent 对协程有更好的支持。
Python3.4 中提供了 asyncio 模块。
Python3.5 中引入了 async/await 关键字。
Python3.6 中 asyncio 模块更加完善和稳定。
Python3.7 中内置了 async/await 关键字。

gevent 是对greenlet进行的封装，
而greenlet 又是对yield进行封装。

一、协程实现方法：

1、greenlet，早期模块

greenlet包是一个Stackless（无栈化的）CPython版本，支持微线程（tasklet)。tasklet可以伪并行的运行并且同步的在信道上交换数据

①首先要先安装greenlet模块

pip install greenlet

from greenlet import greenlet
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def func1():print(1)  # 第1步 输出1# 该方法遇到阻塞可以切换到函数2中进行使用gr2.switch()  # 第2步:切换到func2中 并执行print(2)  # 第五步 输出2gr2.switch()  # 第六步 切换 func2def func2():print(3)  # 第三步:输出3gr1.switch()  # 第四步:切换回func1 并执行print(4)  # 第七步:输出4gr1 = greenlet(func1)
gr2 = greenlet(func2)gr1.switch()  # 第0步,切换func1并执行

运行结果：

在这里插入图片描述

2、yield关键字（Python2.x开始）

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def func1():yield 1yield from func2()yield 2def func2():yield 3yield 4f1 = func1()
for item in f1:print(item)

运行结果：

在这里插入图片描述
这里可以思考对比一下yield和return

3、asyncio装饰器（Python 3.4开始）

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# asyncio(在python3.4之后的版本)
# 遇到IO等耗时操作会自动切换
import asyncio
import time@asyncio.coroutine
def func1():print(1)yield from asyncio.sleep(3)  # 遇到耗时后会自动切换到其他函数中执行print(2)@asyncio.coroutine
def func2():print(3)yield from asyncio.sleep(2)print(4)@asyncio.coroutine
def func3():print(5)yield from asyncio.sleep(2)print(6)tasks = [asyncio.ensure_future(func1()),asyncio.ensure_future(func2()),asyncio.ensure_future(func3())
]# 协程函数使用 func1()这种方式是执行不了的
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
# loop.run_until_complete(func1()) 执行一个函数
end = time.time()
print(end - start)  # 只会等待3秒

运行结果：

在这里插入图片描述

4、async、await关键字（Python 3.5开始）

###免费领python源码籽料qun：5403 05994import asyncio
import timeasync def func1():print(1)await asyncio.sleep(3)  # 遇到耗时后会自动切换到其他函数中执行print(2)async def func2():print(3)await asyncio.sleep(2)print(4)async def func3():print(5)await asyncio.sleep(2)print(6)tasks = [asyncio.ensure_future(func1()),asyncio.ensure_future(func2()),asyncio.ensure_future(func3())
]# 协程函数使用 func1()这种方式是执行不了的
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
# loop.run_until_complete(func1()) 执行一个函数
end = time.time()
print(end - start)  # 只会等待3秒

运行结果：

在这里插入图片描述

5、gevent

import geventdef f1():for i in range(1, 6):print('f1', i)gevent.sleep(0)def f2():for i in range(6, 11):print('f2', i)gevent.sleep(0)t1 = gevent.spawn(f1)
t2 = gevent.spawn(f2)
gevent.joinall([t1, t2])

运行结果：

在这里插入图片描述
gevent的优势不仅仅是在代码中调用方便，
厉害的是它拥有的monkey机制。
假设你不愿意修改原来已经写好的python代码，
但是又想充分利用gevent机制，
那么你就可以用monkey来做到这一点。

你所要做的就是在文件开头打一个patch，
那么它就会自动替换你原来的thread、socket、time、multiprocessing等代码，
全部变成gevent框架。
这一切都是由gevent自动完成的。
注意这个patch是在所有module都import了之后再打，
否则没有效果。

甚至在编写的Web App代码的时候，
不需要引入gevent的包，
也不需要改任何代码，
仅仅在部署的时候，
用一个支持gevent的WSGI服务器，
就可以获得数倍的性能提升。

二、协程的运行原理

当程序运行时，
操作系统会为每个程序分配一块同等大小的虚拟内存空间，
并将程序的代码和所有静态数据加载到其中。
然后，创建和初始化 Stack 存储，
用于储存程序的局部变量，
函数参数和返回地址；
创建和初始化 Heap 内存；
创建和初始化 I/O 相关的任务。
当前期准备工作完成后，
操作系统将 CPU 的控制权移交给新创建的进程，
进程开始运行。

在这里插入图片描述
一个进程可以有一个或多个线程，
同一进程中的多个线程将共享该进程中的全部系统资源，
如：虚拟地址空间，文件描述符和信号处理等等。
但同一进程中的多个线程有各自的调用栈和线程本地存储。

在这里插入图片描述
协程是一种比线程更加轻量级的存在，
协程不是被操作系统内核所管理，
而完全是由用户态程序所控制。
协程与线程以及进程的关系如下图所示。
可见，协程自身无法利用多核，
需要配合进程来使用才可以在多核平台上发挥作用。

在这里插入图片描述
协程之间的切换不需要涉及任何 System Call（系统调用）或任何阻塞调用。
协程只在一个线程中执行，切换由用户态控制，而线程的阻塞状态是由操作系统内核来完成的，因此协程相比线程节省线程创建和切换的开销。
协程中不存在同时写变量的冲突，因此，也就不需要用来守卫关键区块的同步性原语，比如：互斥锁、信号量等，并且不需要来自操作系统的支持。