python协程的前世今生的简单介绍

本文目录一览：

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  1、python异步协程跟多进程多线程哪个效率高？
  


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  2、协程与异步IO
  


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  3、python为什么引入协程
  


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  4、python协程（4）：asyncio
  


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  5、python协程为什么不需要枷锁
  


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  6、简述python进程，线程和协程的区别及应用场景
  

python异步协程跟多进程多线程哪个效率高？

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。

一个程序的执行实例就是一个进程。每一个进程提供执行程序所需的所有资源。

PS：上面都是摘抄自网页链接这里的，具体的可以看看这里，你的答案在图片的最后一点。因为线程和进程是不能层面的定义，一个进程可以包括多个线程，所以没有可比性~

协程与异步IO

协程，又称微线程，纤程。英文名 Coroutine 。Python对协程的支持是通过 generator 实现的。在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用 next()函数 获取由 yield 语句返回的下一个值。但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。yield其实是终端当前的函数，返回给调用方。python3中使用yield来实现range，节省内存，提高性能，懒加载的模式。

asyncio是Python 3.4 版本引入的 标准库 ，直接内置了对异步IO的支持。

从Python 3.5 开始引入了新的语法 async 和 await ，用来简化yield的语法：

import asyncio

import threading

async def compute(x, y):

    print("Compute %s + %s ..." % (x, y))

    print(threading.current_thread().name)

    await asyncio.sleep(x + y)

    return x + y

async def print_sum(x, y):

    result = await compute(x, y)

    print("%s + %s = %s" % (x, y, result))

    print(threading.current_thread().name)

if __name__ == "__main__":

    loop = asyncio.get_event_loop()

    tasks = [print_sum(1, 2), print_sum(3, 4)]

    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

    loop.close()

线程是内核进行抢占式的调度的，这样就确保了每个线程都有执行的机会。而 coroutine 运行在同一个线程中，由语言的运行时中的 EventLoop（事件循环） 来进行调度。和大多数语言一样，在 Python 中，协程的调度是非抢占式的，也就是说一个协程必须主动让出执行机会，其他协程才有机会运行。

让出执行的关键字就是 await。也就是说一个协程如果阻塞了，持续不让出 CPU，那么整个线程就卡住了，没有任何并发。

PS: 作为服务端，event loop最核心的就是IO多路复用技术，所有来自客户端的请求都由IO多路复用函数来处理;作为客户端，event loop的核心在于利用Future对象延迟执行，并使用send函数激发协程,挂起,等待服务端处理完成返回后再调用CallBack函数继续下面的流程

Go语言的协程是 语言本身特性 ，erlang和golang都是采用了CSP(Communicating Sequential Processes)模式(Python中的协程是eventloop模型)，但是erlang是基于进程的消息通信，go是基于goroutine和channel的通信。

Python和Go都引入了消息调度系统模型，来避免锁的影响和进程/线程开销大的问题。

协程从本质上来说是一种用户态的线程，不需要系统来执行抢占式调度，而是在语言层面实现线程的调度 。因为协程 不再使用共享内存/数据 ，而是使用 通信 来共享内存/锁，因为在一个超级大系统里具有无数的锁，共享变量等等会使得整个系统变得无比的臃肿，而通过消息机制来交流，可以使得每个并发的单元都成为一个独立的个体，拥有自己的变量，单元之间变量并不共享，对于单元的输入输出只有消息。开发者只需要关心在一个并发单元的输入与输出的影响，而不需要再考虑类似于修改共享内存/数据对其它程序的影响。

python为什么引入协程

python的多线程是伪的，因为python有GIL（全局解释器锁，这个你不知道可以自己 百度），同一个cpu只能同时执行一个任务，多线程同一时刻只有拿到GIL的线程在执行。而协程也是并发执行多个任务，但是是在程序员的控制下按序执行，比起线程，协程可控性要强，效率跟线程差不多，所以引入了协程来替代大多数情况下的线程。

python协程（4）：asyncio

asyncio是官方提供的协程的类库，从python3.4开始支持该模块

async awiat是python3.5中引入的关键字，使用async关键字可以将一个函数定义为协程函数，使用awiat关键字可以在遇到IO的时候挂起当前协程（也就是任务），去执行其他协程。

await + 可等待的对象（协程对象、Future对象、Task对象 - IO等待）

注意：在python3.4中是通过asyncio装饰器定义协程，在python3.8中已经移除了asyncio装饰器。

事件循环，可以把他当做是一个while循环，这个while循环在周期性的运行并执行一些协程（任务），在特定条件下终止循环。

loop = asyncio.get_event_loop()：生成一个事件循环

loop.run_until_complete(任务)：将任务放到事件循环

Tasks用于并发调度协程，通过asyncio.create_task(协程对象)的方式创建Task对象，这样可以让协程加入事件循环中等待被调度执行。除了使用 asyncio.create_task() 函数以外，还可以用低层级的 loop.create_task() 或 ensure_future() 函数。不建议手动实例化 Task 对象。

本质上是将协程对象封装成task对象，并将协程立即加入事件循环，同时追踪协程的状态。

注意：asyncio.create_task() 函数在 Python 3.7 中被加入。在 Python 3.7 之前，可以改用 asyncio.ensure_future() 函数。

下面结合async awiat、事件循环和Task看一个示例

示例一：

*注意：python 3.7以后增加了asyncio.run（协程对象），效果等同于loop = asyncio.get_event_loop()，loop.run_until_complete(协程对象) *

示例二：

注意：asyncio.wait 源码内部会对列表中的每个协程执行ensure_future从而封装为Task对象，所以在和wait配合使用时task_list的值为[func(),func()] 也是可以的。

示例三：

python协程为什么不需要枷锁

Python是一门动态的脚本语言，它有一个锁叫做全局解释器锁，它这个锁是加在cpython解释器上的，我们说的Python多线程，再线程切换的时候加了锁，用了控制同步。所以多线程不是真正意义的并发，而协程是在线程里面的，线程并没有锁，一个线程可以有多个协程，协程又叫微线程，它的切换完全由自己创建，它有几种实现方式，一种是yield和send,一种是gevent,一种是greenlet,线程的并发不好，协程可以有上万次并发。回到之前的问题，因为协程在线程内，而线程本身没有锁，所以携程没有锁。

简述python进程，线程和协程的区别及应用场景

协程多与线程进行比较

1) 一个线程可以多个协程，一个进程也可以单独拥有多个协程，这样python中则能使用多核CPU。

2) 线程进程都是同步机制，而协程则是异步

3) 协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态