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0.前言

前面讲了线程和进程，其实python还有一个特殊的线程就是协程。

协程不是计算机提供的，计算机只提供：进程、线程。协程是人工创造的一种用户态切换的微进程，使用一个线程去来回切换多个进程。

为什么需要协程？

导致Python不能充分利用多线程来实现高并发，在某些情况下使用多线程可能比单线程效率更低。

由于进程和线程的切换都要消耗时间，保存线程进程当前状态以便下次继续执行。在不怎么需要cpu的程序中，即相对于IO密集型的程序，协程相对于线程进程资源消耗更小，切换更快，更适用于IO密集型。所以Python中出现了协程

协程也是单线程的，没法利用cpu的多核，想利用cpu多核可以通过，进程+协程的方式，又或者进程+线程+协程。

因为协程中获取状态或将状态传递给协程。进程和线程都是通过CPU的调度实现不同任务的有序执行，而协程是由用户程序自己控制调度的，也没有线程切换的开销，所以执行效率极高。

1.实现方式

1.1yield关键字实现协程

通过生成器实现

import time
def producer():
    while True:
        time.sleep(1)
        print("生产了1个包子", time.strftime("%X"))
        yield
def consumer():
    while True:
        next(prd)
        print("消费了1个包子", time.strftime("%X"))
if __name__ == "__main__":
    prd = producer()#第一次执行会返回一个生成器对象，而不会真正的执行该函数
    consumer()

执行步骤解析：

1.prd = producer()#第一次执行会返回一个生成器对象，而不会真正的执行该函数

2.consumer(),调用并运行该函数，死循环，然后执行next(prd)执行第一步的生成器对象

3.执行producer，死循环，输出生产包子语句，遇到yield择执行挂起并返回到consumer中继续执行上次next()后的代码，然后次循环再次来到next()

4.程序又返回到上次yield挂起的地方继续执行，依次循环执行，达到并发效果。

所以在遇到需要cpu等待的操作主动让出cpu，记住函数执行的位置，下次切换回来继续执行才能算是并发的运行，提高程序的并发效果。

如果是仅仅用两哥循环来实现，这样并不能保留函数的执行的位置，只是简单的一个函数执行结束换到另一个函数而已

import time
def producer():
    time.sleep(1)
    print("生产了1个包子", time.strftime("%X"))
def consumer():
    print("消费了1个包子", time.strftime("%X"))
if __name__ == "__main__":
    while True:
        producer()
        consumer()
# 

1.2greenlet模块

如果有上百个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式就过于麻烦，而greenlet模块可以很轻易的实现

greenlet模块需要安装，pip install greenlet。greenlet原理是对生成器的封装。greenlet类提供了一个方法，switch：在需要进行切换的时候切换到指定的协程。

旨在提供可⾃⾏调度的"微线程"，也就是协程。在greenlet模块中，通过target.switch()可以切换到指定的协程，可以更简单的进行切换任务。

import time
from greenlet import greenlet
def producer():
  while True:
      time.sleep(1)
      print('生产了一个包子',time.strftime("%X"))
      grep2.switch()
def consumer():
  while True:
      print('消费了一个包子',time.strftime("%X"))
      grep1.switch()
if __name__ == '__main__':
    grep1 = greenlet(producer)
    grep2 = greenlet(consumer)
    grep1.switch()  # 先去执行producer

1.3gevent

虽然greenlet模块实现了协程并且可以方便的切换任务，但是仍需要人工切换，而不是自动进行任务的切换，当一个任务执行时如果遇到IO(⽐如⽹络、⽂件操作等)，就会阻塞，没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题

gevent模块也需要安装，pip install gevent，gevent是对greenlet的再次封装,不用程序员自己编程切换。注意gevent遇到耗时操作才会切换协程运行，没有遇到耗时操作是不会主动切换的。

gevent.spawn(*args, **kwargs) 不定长参数中的第一个参数为协程执行的方法fn，其余的依次为 fn 的参数。开启了协程后要调用join方法。

gevent模块中识别耗时的操作有两种方式，① 使用gevent模块中重写的类。如，gevent.socket gevent.sleep ② 打补丁的方式，在所有的代码前。from gevent import monkey 导入这个模块，monkey.patch_all()调用这个方法。

推荐使用第二种方式，这样就不用更改已经写好的代码

正常情况下gevent并不会识别耗时操作

import gevent
import time
 
 
def work1():
    for i in range(5):
        print("work1开始执行...", gevent.getcurrent())
        time.sleep(0.5)
 
 
def work2():
    for i in range(5):
        print("work2开始执行...", gevent.getcurrent())
        time.sleep(0.5)
 
 
if __name__ == "__main__":
    g1 = gevent.spawn(work1)
    g2 = gevent.spawn(work2)
    # 等待协程执⾏完成再关闭主线程
    g1.join()
    g2.join()

 我们希望的是gevent模块帮我们⾃动切换协程，以达到work1和work2交替执⾏的⽬的，但并没有达到效果，原因是因为我们使用time.sleep(0.5)来模拟IO耗时操作，但是这样并没有被gevent正确识别为IO操作，所以要使⽤下⾯的gvent.sleep()来实现耗时

① 使用gevent模块中重写的类。如，gevent.socket gevent.sleep

import gevent
import time
 
 
def work1():
    for i in range(5):
        print("work1开始执行...", gevent.getcurrent())
        gevent.sleep(0.5)
 
 
def work2():
    for i in range(5):
        print("work2开始执行...", gevent.getcurrent())
        gevent.sleep(0.5)
 
 
if __name__ == "__main__":
    g1 = gevent.spawn(work1)
    g2 = gevent.spawn(work2)
    # 等待协程执⾏完成再关闭主线程
    g1.join()
    g2.join()

上面把time.sleep()改写成gevent.sleep()后，work1和work2能够交替执⾏

给程序打猴子补丁就可以不用改写源代码

 ② from gevent import monkey 导入这个模块，monkey.patch_all()调用这个方法。

猴⼦补丁主要有以下⼏个⽤处：

• 在运⾏时替换⽅法、属性等
• 在不修改第三⽅代码的情况下增加原来不⽀持的功能
• 在运⾏时为内存中的对象增加patch⽽不是在磁盘的源代码中增加

• import gevent
   
  # 打补丁，让gevent识别⾃⼰提供或者⽹络请求的耗时操作
  from gevent import monkey
  monkey.patch_all()
   
  import time
   
   
  def work1():
      for i in range(5):
          print("work1开始执行...", gevent.getcurrent())
          time.sleep(0.5)
   
   
  def work2():
      for i in range(5):
          print("work2开始执行...", gevent.getcurrent())
          time.sleep(0.5)
   
   
  if __name__ == "__main__":
      g1 = gevent.spawn(work1)
      g2 = gevent.spawn(work2)
      # 等待协程执⾏完成再关闭主线程
      g1.join()
      g2.join()
  

  给程序打上猴子补丁后，使用time.sleep()，gevent也能识别到，可以自动切换任务

• 当开启的协程很多的时候，一个个的调用join方法就有点麻烦，所以gevent提供了一个方法joinall()，可以一次join所有的协程。joinall() 方法传参一个列表，列表包含了所有的协程。

• import time
  import gevent
  from gevent import monkey
  monkey.patch_all()
  def producer(name):
      for i in range(3):
          time.sleep(1)
          print("+++++ 1个包子", name, time.strftime("%X"))
  def consumer(name):
      for i in range(3):
          time.sleep(1)
          print("----- 1个包子",  name, time.strftime("%X"))
  if __name__ == "__main__":
      gevent.joinall([gevent.spawn(producer, "zhangsan"), gevent.spawn(consumer, "lisi")])
  # 

  

1.4asyncio异步协程

在python2以及python3.3之前，使用协程要基于greenlet或者gevent这种第三方库来实现，由于不是Python原生封装的，使用起来可能会有一些性能上的流失。但是在python3.4中，引入了标准库asyncio，直接内置了对异步IO的支持，可以很好的支持协程。可以使用asyncio库提供的@asyncio.coroutine把一个生成器函数标记为coroutine类型，然后在coroutine内部用yield from调用另一个coroutine实现异步操作。

而后为了简化并更好地标识异步IO，从Python3.5开始引入了新的语法async和await，把asyncio库的@asyncio.coroutine替换为async，把yield from替换为await，可以让coroutine的代码更简洁易读。

其中async关键字用来声明一个函数为异步函数，异步函数的特点是能在函数执行过程中挂起，去执行其他异步函数，等到挂起条件消失后再回来继续执行。

await关键字用来实现任务挂起操作，比如某一异步任务执行到某一步时需要较长时间的耗时操作，就将此挂起，去执行其他的异步程序。注意：await后面只能跟异步程序或有__await__属性的对象。

假设有两个异步函数async work1和async work2，work1中的某一步有await，当程序碰到关键字await work2()后，异步程序挂起后去执行另一个异步work2函数，当挂起条件消失后，不管work2是否执行完毕，都要马上从work2函数中回到原work1函数中继续执行原来的操作。
await就是等待对象的值得到结果后再继续向下执行

import asyncio
import datetime


async def work1(i):
	print("work1'{}'执行中......".format(i))
	res = await work2(i)
	print("work1'{}'执行完成......".format(i), datetime.datetime.now())
	print("接收来自work2'{}'的:", res)


async def work2(i):
	print("work2'{}'执行中......".format(i))
	await asyncio.sleep(1.5)
	print("work2'{}'执行完成......".format(i), datetime.datetime.now())
	return "work2'{}'返回".format(i)


loop = asyncio.get_event_loop()  # 创建事件循环
task = [asyncio.ensure_future(work1(i)) for i in range(5)]  # 创建一个task列表
time1 = datetime.datetime.now()
# 将任务注册到事件循环中
loop.run_until_complete(asyncio.wait(task))
time2 = datetime.datetime.now()
print("总耗时：", time2 - time1)
loop.close()

从結果可以看出，所有任务差不多是在同一时间执行结束的，所以总耗时为1.5s，证明程序是异步执行的