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python协程深入详细分析

发布：2020-07-17 09:41:10 133

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python中的协程深入理解

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: 42
Traceback (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 = 14
14
>>> 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 = 28
42
>>> my_coro2.send(99)
-> Received: c = 99
Traceback (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:

python中的协程深入理解

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 BeautifulSoup
import requests
from urllib.parse import urlparse

start_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 url


def consumer():
  html = ''
  while True:
    url = yield html
    if url:
      print('[CONSUMER] Consuming %s...' % url)
      rsp = requests.get(url)
      html = rsp.content


def 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：