如何理解Python中的協(xié)程

這篇文章主要介紹“如何理解Python中的協(xié)程”，在日常操作中，相信很多人在如何理解Python中的協(xié)程問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”如何理解Python中的協(xié)程”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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我們曾經(jīng)在golang關(guān)于goroutine的文章當(dāng)中簡單介紹過協(xié)程的概念，我們再來簡單review一下。協(xié)程又稱為是微線程，英文名是Coroutine。它和線程一樣可以調(diào)度，但是不同的是線程的啟動和調(diào)度需要通過操作系統(tǒng)來處理。并且線程的啟動和銷毀需要涉及一些操作系統(tǒng)的變量申請和銷毀處理，需要的時間比較長。而協(xié)程呢，它的調(diào)度和銷毀都是程序自己來控制的，因此它更加輕量級也更加靈活。

協(xié)程有這么多優(yōu)點(diǎn)，自然也會有一些缺點(diǎn)，其中最大的缺點(diǎn)就是需要編程語言自己支持，否則的話需要開發(fā)者自己通過一些方法來實(shí)現(xiàn)協(xié)程。對于大部分語言來說，都不支持這一機(jī)制。go語言由于天然支持協(xié)程，并且支持得非常好，使得它廣受好評，短短幾年時間就迅速流行起來。

對于Python來說，本身就有著一個GIL這個巨大的先天問題。GIL是Python的全局鎖，在它的限制下一個Python進(jìn)程同一時間只能同時執(zhí)行一個線程，即使是在多核心的機(jī)器當(dāng)中。這就大大影響了Python的性能，尤其是在CPU密集型的工作上。所以為了提升Python的性能，很多開發(fā)者想出了使用多進(jìn)程+協(xié)程的方式。一開始是開發(fā)者自行實(shí)現(xiàn)的，后來在Python3.4的版本當(dāng)中，官方也收入了這個功能，因此目前可以光明正大地說，Python是支持協(xié)程的語言了。

生成器(generator)

生成器我們也在之前的文章當(dāng)中介紹過，為什么我們介紹協(xié)程需要用到生成器呢，是因?yàn)镻ython的協(xié)程底層就是通過生成器來實(shí)現(xiàn)的。

通過生成器來實(shí)現(xiàn)協(xié)程的原因也很簡單，我們都知道協(xié)程需要切換掛起，而生成器當(dāng)中有一個yield關(guān)鍵字，剛好可以實(shí)現(xiàn)這個功能。所以當(dāng)初那些自己在Python當(dāng)中開發(fā)協(xié)程功能的程序員都是通過生成器來實(shí)現(xiàn)的，我們想要理解Python當(dāng)中協(xié)程的運(yùn)用，就必須從最原始的生成器開始。

生成器我們很熟悉了，本質(zhì)上就是帶有yield這個關(guān)鍵詞的函數(shù)。

def test():     n = 0     while n < 10:         val = yield n          print('val = {}'.format(val))         n += 1

這個函數(shù)當(dāng)中如果沒有yield這個語句，那么它就是一個普通的Python函數(shù)。加上了val = yield n這個語句之后，它有什么變化呢?

我們嘗試著運(yùn)行一下：

# 調(diào)用test函數(shù)獲得一個生成器 g = test() print(next(g)) print(next(g)) print(next(g))

得到這么一個結(jié)果：

輸出的0，1，2很好理解，就是通過next(g)返回的，這個也是生成器的標(biāo)準(zhǔn)用法。奇怪的是為什么val=None呢？val不應(yīng)該等于n么？

這里想不明白是正常的，因?yàn)檫@里涉及到了一個新的用法就是生成器的send方法。當(dāng)我們在yield語句之前加上變量名的時候，它的含義其實(shí)是返回yield之后的內(nèi)容，再從外界接收一個變量。也就是說當(dāng)我們執(zhí)行next(g)的時候，會從獲取yield之后的數(shù)，當(dāng)我們執(zhí)行g(shù).send()時，傳入的值會被賦值給yield之前的數(shù)。比如我們把執(zhí)行的代碼改成這樣：

g = test() print(next(g)) g.send('abc') print(next(g)) print(next(g))

我們再來看執(zhí)行的結(jié)果，會發(fā)現(xiàn)是這樣的：

第一行val不再是None，而是我們剛剛傳入的abc了。

隊列調(diào)度

生成器每次在執(zhí)行到y(tǒng)ield語句之后都會自然掛起，我們可以利用這一點(diǎn)來當(dāng)做協(xié)程來調(diào)度。我們可以自己實(shí)現(xiàn)一個簡易的隊列來模擬這個過程。

首先我們聲明一個雙端隊列，每次從隊列左邊頭部獲取任務(wù)，調(diào)度執(zhí)行到掛起之后，放入到隊列末尾。相當(dāng)于我們用循環(huán)的方式輪詢執(zhí)行了所有任務(wù)，并且這整個全程不涉及任何線程創(chuàng)建和銷毀的過程。

class Scheduler:     def __init__(self):         self._queue = deque()      def new_task(self, task):         self._queue.append(task)      def run(self):         while self._queue:             # 每次從隊列左側(cè)獲取task             task = self._queue.popleft()             try:                 # 通過next執(zhí)行之后放入隊列右側(cè)                 next(task)                 self._queue.append(task)             except StopIteration:                 pass    sch = Scheduler() sch.new_task(test(5)) sch.new_task(test(10)) sch.new_task(test(8)) sch.run()

這個只是一個很簡易的調(diào)度方法，事實(shí)上結(jié)合上yield  from以及send功能，我們還可以實(shí)現(xiàn)出更加復(fù)雜的協(xié)程調(diào)度方式。但是我們也沒有必要一一窮盡，只需要理解最基礎(chǔ)的方法就可以了，畢竟現(xiàn)在我們使用協(xié)程一般也不會自己實(shí)現(xiàn)了，都會通過官方原生的工具庫來實(shí)現(xiàn)。

@asyncio.coroutine

在Python3.4之后的版本當(dāng)中，我們可以通過@asyncio.coroutine這個注解來將一個函數(shù)封裝成協(xié)程執(zhí)行的生成器。

在吸收了協(xié)程這個概念之后，Python對生成器以及協(xié)程做了區(qū)分。加上了@asyncio.coroutine注解的函數(shù)稱為協(xié)程函數(shù)，我們可以用iscoroutinefunction()方法來判斷一個函數(shù)是不是協(xié)程函數(shù)，通過這個協(xié)程函數(shù)返回的生成器對象稱為協(xié)程對象，我們可以通過iscoroutine方法來判斷一個對象是不是協(xié)程對象。

比如我把剛剛寫的函數(shù)上加上注解之后再來執(zhí)行這兩個函數(shù)都會得到True：

import asyncio  @asyncio.coroutine def test(k):     n = 0     while n < k:         yield         print('n = {}'.format(n))         n += 1          print(asyncio.iscoroutinefunction(test)) print(asyncio.iscoroutine(test(10)))

那我們通過注解將方法轉(zhuǎn)變成了協(xié)程之后，又該怎么使用呢?

一個比較好的方式是通過asynio庫當(dāng)中提供的loop工具，比如我們來看這么一個例子：

loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(test(10)) loop.close()

我們通過asyncio.get_event_loop函數(shù)創(chuàng)建了一個調(diào)度器，通過調(diào)度器的run相關(guān)的方法來執(zhí)行一個協(xié)程對象。我們可以run_until_complete也可以run_forever，具體怎么執(zhí)行要看我們實(shí)際的使用場景。

async，await和future

從Python3.5版本開始，引入了async，await和future。我們來簡單說說它們各自的用途，其中async其實(shí)就是@asyncio.coroutine，用途是完全一樣的。同樣await代替的是yield  from，意為等待另外一個協(xié)程結(jié)束。

我們用這兩個一改，上面的代碼就成了：

async def test(k):     n = 0     while n < k:         await asyncio.sleep(0.5)         print('n = {}'.format(n))         n += 1

由于我們加上了await，所以每次在打印之前都會等待0.5秒。我們把a(bǔ)wait換成yield  from也是一樣的，只不過用await更加直觀也更加貼合協(xié)程的含義。

Future其實(shí)可以看成是一個信號量，我們創(chuàng)建一個全局的future，當(dāng)一個協(xié)程執(zhí)行完成之后，將結(jié)果存入這個future當(dāng)中。其他的協(xié)程可以await  future來實(shí)現(xiàn)阻塞。我們來看一個例子就明白了：

future = asyncio.Future()  async def test(k):     n = 0     while n < k:         await asyncio.sleep(0.5)         print('n = {}'.format(n))         n += 1     future.set_result('success')  async def log():     result = await future     print(result)   loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait([     log(),     test(5) ]))  loop.close()

在這個例子當(dāng)中我們創(chuàng)建了兩個協(xié)程，第一個協(xié)程是每隔0.5秒print一個數(shù)字，在print完成之后把success寫入到future當(dāng)中。第二個協(xié)程就是等待future當(dāng)中的數(shù)據(jù)，之后print出來。

在loop當(dāng)中我們要調(diào)度執(zhí)行的不在是一個協(xié)程對象了而是兩個，所以我們用asyncio當(dāng)中的wait將這兩個對象包起來。只有當(dāng)wait當(dāng)中的兩個對象執(zhí)行結(jié)束，wait才會結(jié)束。loop等待的是wait的結(jié)束，而wait等待的是傳入其中的協(xié)程的結(jié)束，這就形成了一個依賴循環(huán)，等價于這兩個協(xié)程對象結(jié)束，loop才會結(jié)束。

到此，關(guān)于“如何理解Python中的協(xié)程”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！

當(dāng)前題目：如何理解Python中的協(xié)程
URL標(biāo)題：http://www.muchs.cn/article18/gjgjgp.html

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