本文例項講述了python使用協程實現併發操作的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

協程

協程是一種使用者態的輕量級執行緒，又稱微執行緒。

協程擁有自己的暫存器上下文和棧，排程切換時，將暫存器上下文和棧儲存到其他地方，在切回來的時候，恢復先前儲存的暫存器上下文和棧。因此：協程能保留上一次呼叫時的狀態（即所有區域性狀態的一個特定組合），每次過程重入時，就相當於進入上一次呼叫的狀態，換種說法：進入上一次離開時所處邏輯流的位置。

優點：

1. 無需執行緒上下文切換的開銷
2. 無需原子操作鎖定及同步的開銷
3. 方便切換控制流，簡化程式設計模型
4. 高併發+高擴充套件性+低成本：一個CPU支援上萬的協程都不是問題。所以很適合用於高併發處理。

所謂原子操作是指不會被執行緒排程機制打斷的操作；這種操作一旦開始，就一直執行到結束，中間不會有任何 context switch （切換到另一個執行緒）。

原子操作可以是一個步驟，也可以是多個操作步驟，但是其順序是不可以被打亂，或者切割掉只執行部分。視作整體是原子性的核心。

缺點：

1. 無法利用多核資源：協程的本質是個單執行緒,它不能同時將 單個CPU 的多個核用上,協程需要和程序配合才能執行在多CPU上.當然我們日常所編寫的絕大部分應用都沒有這個必要，除非是cpu密集型應用。
2. 進行阻塞（Blocking）操作（如IO時）會阻塞掉整個程式

使用Gevent

gevent是python的一個併發框架,以微執行緒greenlet為核心，使用了epoll事件監聽機制以及諸多其他優化而變得高效.

• 簡單示例

gevent的sleep可以交出控制權，當我們在受限於網路或IO的函式中使用gevent，這些函式會被協作式的排程， gevent的真正能力會得到發揮。Gevent處理了所有的細節， 來保證你的網路庫會在可能的時候，隱式交出greenlet上下文的執行權。

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')
# 建立執行緒並行執行程式
gevent.joinall([
  gevent.spawn(foo),gevent.spawn(bar),])

執行結果

running in foo
running in bar
com back from bar in to foo
com back from foo in to bar

• 同步非同步

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()

執行輸出

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

• 以子類的方法使用協程

可以子類化Greenlet類，過載它的_run方法，類似多執行緒和多程序模組

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() # 啟動
for test in tests:
  test.join() # 等待執行結束

• 使用monkey patch修改系統標準庫(自動切換協程)

當一個greenlet遇到IO操作時，比如訪問網路，就自動切換到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在適當的時候切換回來繼續執行。

由於IO操作非常耗時，經常使程式處於等待狀態，有了gevent為我們自動切換協程，就保證總有greenlet在執行，而不是等待IO。

由於切換是在IO操作時自動完成，所以gevent需要修改Python自帶的一些標準庫，這一過程在啟動時通過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/'),'https://www.jd.com/'),])

執行輸出

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個網路操作是併發執行的，而且結束順序不同

參考連結：http://hhkbp2.github.io/gevent-tutorial/

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希望本文所述對大家Python程式設計有所幫助。