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Python中的协程魅力:一条线程搞定多线程任务!

转帖|使用教程|编辑:黄竹雯|2019-04-15 11:18:30.000|阅读 507 次

概述:浅谈Python中的协程及利用协程代替多线程及多进程并发编程,与大家分享协程的魅力。

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协程定义说的清楚明了的文章不是很多,手头上有几本Python相关的书籍,其中《流畅的Python》一书中解释协程的定义是小编认为最简单明了的。

Python协程魅力-利用协程代替多线程源码下载

生成器如何演变成协程?

乍看生成器和协程长的可真像,因为都用到了yield关键字,那么问题来了,如何区分二者?

def cd(n):
    print("Counting down from %s" % n)
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1
c = cd(10)
next(c)
for i in c :
    print(i,end=' ')

上面是一个典型的生成器函数,我们稍加变化使之成为协程。

def cd1():
    n = yield
    while n > 0:
        print("Counting down from %s" % n)
        n -= 1

c1 = cd1()
next(c1)
c1.send(10)
#运行到这里应该抛出一个异常

生成器和协程的不同有没有看出来?很明显的有两处:

  • yield的位置
  • next()和send()函数的用法

通过运行结果我们可以到最后抛出了一个异常StopIteration,然后结束了这个协程。我们可以考虑一下:用装饰器省略掉next()这步,然后捕获抛出的异常,再关闭掉协程函数。

from functools import wraps
def coroutine(func):
    @wraps(func)
    def primer(*args, **kwargs):
        gen = func(*args,**kwargs)
        next(gen)
        return gen
    return primer
@coroutine
def cd2():
    n = yield
    while n > 0:
        print("Counting down from %s" % n)
        n -= 1
try:
    cd2().send(10)
except Exception as e:
    print('协程任务终止')

带上了装饰器,就更简便一些了,最后捕获异常,就可以结束这个协程了。

利用协程代替线程或进程进行并发编程

我们想用生成器(协程)作为系统线程的替代方案来实现并发。协程有时也称为用户级线程或绿色线程。————引自《Python Cookbook》 这里的协程用到了asyncio模块,利用asyncio模块实现了一个协程的并发。关于asyncio的实现原理,之后再研究一下。

import asyncio
import time
import threading
def tn(func):
    '''定义一个程序运行时间计算函数'''
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time() # 起始时间
        func(*args, **kwargs) # 要执行的函数
        end = time.time() # 结束时间
        print('程序运行时间:{:.2f}ms'.format((end-start)))
    return wrapper

def loop1(tname):
    print(tname+"循环loop1打印时间======" + time.ctime())
    time.sleep(1)

# @asyncio.coroutine
async def loop2(tname):# async等同于@asyncio.coroutine
    print(tname+"循环loop1打印时间======" + time.ctime())
    # yield from asyncio.sleep(1)
    await asyncio.sleep(1)  # 等同于yield from

@asyncio.coroutine
def loop3(tname):# async等同于@asyncio.coroutine
    print(tname+"循环loop1打印时间======" + time.ctime())
    yield from asyncio.sleep(1)
    # await asyncio.sleep(1)  # 等同于yield from

@tn
def main():
    print('多线程任务开始执行=====')
    threads = []#定义一个线程队列
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=loop1, args=("thread"+str(i),))
        threads.append(t)
    for i in range(5):
        threads[i].start()
    for i in range(5):
        threads[i].join()

    #协程并发测试
    print('协程并发测试开始======')
    loop = asyncio.get_event_loop()# 获取一个event_loop
    #任务列表
    tasks = [
        asyncio.ensure_future(loop2('11111')),
        asyncio.ensure_future(loop2('22222')),
        asyncio.ensure_future(loop2('33333')),
        asyncio.ensure_future(loop3('44444')),#loop3
        asyncio.ensure_future(loop3('55555'))]#loop3
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    loop.close()
if __name__ == '__main__':
    main()

上边这组代码稍稍有点乱,可能你需要认真的理下思绪,对比一下结果,你会发现虽然后边执行的代码没有利用多线程,但打印结果上的时间和多线程的执行结果是一样的。 这就是协程的魅力所在,一条线程搞定多线程任务。

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