python go的协程的区别 python协程和线程区别

协程

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。
首先我们得知道协程是啥？协程其实可以认为是比线程更小的执行单元。为啥说他是一个执行单元，因为他自带CPU上下文。这样只要在合适的时机，我们可以把一个协程切换到另一个协程,只要这个过程中保存或恢复CPU上下文那么程序还是可以运行的。

通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定。

协程和线程差异

协程的特点在于是一个线程执行， 那和多线程比，协程有何优势？
	1.最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。
	2.第二大优势就是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，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？
	最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。
	
协程的缺点： 它不能同时将CPU的多个核用上，只能使用一个核

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。

# 协程一个简单实现
def C():
    while True:
        print("=====C=====")
        yield
        time.sleep(0.5)

def D(c):
    while True:
        print("=====D=====")
        next(c)
        time.sleep(0.5)

if __name__ == "__main__":
    c = C()
    D(c)

使用协程

1.使用greenlet + switch实现协程调度

'''
	使用greenlet + switch实现协程调度
'''
from greenlet import greenlet
import time


def func1():
    print("开门走进卫生间")
    time.sleep(3)
    gr2.switch()  # 把CPU执行权交给gr2

    print("飞流直下三千尺")
    time.sleep(3)
    gr2.switch()
    pass


def func2():
    print("一看拖把放旁边")
    time.sleep(3)
    gr1.switch()

    print("疑是银河落九天")
    pass


if __name__ == '__main__':
    gr1 = greenlet(func1)
    gr2 = greenlet(func2)
    gr1.switch()  # 把CPU执行权先给gr1
    pass

2.使用gevent +sleep自动将CPU执行权分配给当前未睡眠的协程

'''
	使用gevent +　sleep自动将CPU执行权分配给当前未睡眠的协程
'''
import gevent

def func1():
    gevent.sleep(1)
    print("大梦谁先觉")

    gevent.sleep(13)
    print("1:over")
    pass

def func2():
    gevent.sleep(3)
    print("平生我自知")

    gevent.sleep(9)
    print("2:over")
    pass

def func3():
    gevent.sleep(5)
    print("草堂春睡足")

    gevent.sleep(5)
    print("3:over")
    pass

def func4():
    gevent.sleep(7)
    print("窗外日迟迟")

    gevent.sleep(1)
    print("4:over")
    pass

def simpleGevent():
    gr1 = gevent.spawn(func1)
    gr2 = gevent.spawn(func2)
    gr3 = gevent.spawn(func3)
    gr4 = gevent.spawn(func4)
    gevent.joinall([
        gr1, gr2, gr3, gr4
    ])

if __name__ == '__main__':
    simpleGevent()

3.通过monkey调度

'''
	使用gevent +　monkey.patch_all()自动调度网络IO协程
'''
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()  # 将【标准库-阻塞IO实现】替换为【gevent-非阻塞IO实现】

import requests
import time

def getPageText(url, order=0):
    print("No%d:%s请求开始..." % (order, url))
    resp = requests.get(url)  # 发起网络请求，返回需要时间——阻塞IO

    html = resp.text
    print("No%d:%s成功返回：长度为%d" % (order, url, len(html)))
    pass

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    time.clock()
    gevent.joinall([
        gevent.spawn(getPageText, "http://www.sina.com", order=1),
        gevent.spawn(getPageText, "http://www.qq.com", order=2),
        gevent.spawn(getPageText, "http://www.baidu.com", order=3),
        gevent.spawn(getPageText, "http://www.163.com", order=4),
        gevent.spawn(getPageText, "http://www.4399.com", order=5),
        gevent.spawn(getPageText, "http://www.sohu.com", order=6),
        gevent.spawn(getPageText, "http://www.youku.com", order=7),
        gevent.spawn(getPageText, "http://www.iqiyi.com", order=8),
    ])

    end = time.time()
    print("over，耗时%d秒" % (end - start))
    print(time.clock())

进程

进程的概念

python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。

进程的概念：
	 进程是程序的一次执行过程, 正在进行的一个过程或者说一个任务，而负责执行任务的则是CPU.
	
进程的生命周期：
	当操作系统要完成某个任务时，它会创建一个进程。当进程完成任务之后，系统就会撤销这个进程，收回它所占用的资源。从创建到撤销的时间段就是进程的生命期

进程之间存在并发性：
	在一个系统中，同时会存在多个进程。他们轮流占用CPU和各种资源

并行与并发的区别：
	无论是并行还是并发,在用户看来都是同时运行的，不管是进程还是线程，都只是一个任务而已， 
真正干活的是CPU，CPU来做这些任务，而一个cpu（单核）同一时刻只能执行一个任务。 
并行：多个任务同时运行，只有具备多个cpu才能实现并行，含有几个cpu，也就意味着在同一时刻可以执行几个任务。 
并发：是伪并行，即看起来是同时运行的，实际上是单个CPU在多道程序之间来回的进行切换。

同步与异步的概念：
	同步就是指一个进程在执行某个请求的时候，若该请求需要一段时间才能返回信息，那么这个进程将会一直等待下去，直到收到返回信息才继续执行下去。 
	异步是指进程不需要一直等下去，而是继续执行下面的操作，不管其他进程的状态。当有消息返回时系统会通知进行处理，这样可以提高执行的效率。 
	比如：打电话的过程就是同步通信，发短信时就是异步通信。

多线程和多进程的关系：
	对于计算密集型应用，应该使用多进程;
	对于IO密集型应用，应该使用多线程。线程的创建比进程的创建开销小的多。

创建进程

使用multiprocessing.Process

import multiprocessing
import time

def func(arg):
    pname = multiprocessing.current_process().name
    pid = multiprocessing.current_process().pid
    print("当前进程ID=%d,name=%s" % (pid, pname))

    for i in range(5):
        print(arg)
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello",))
    # p.daemon = True  # 设为【守护进程】（随主进程的结束而结束）
    p.start()

    while True:
        print("子进程是否活着？", p.is_alive())
        time.sleep(1)
    print("main over")

通过继承Process实现自定义进程

import multiprocessing
import os

# 通过继承Process实现自定义进程
class MyProcess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self, name, url):
        super().__init__()
        self.name = name
        self.url = url  # 自定义属性

    # 重写run
    def run(self):
        pid = os.getpid()
        ppid = os.getppid()
        pname = multiprocessing.current_process().name
        print("当前进程name：", pname)
        print("当前进程id：", pid)
        print("当前进程的父进程id：", ppid)

if __name__ == '__main__':

    # 创建3个进程
    MyProcess("小分队1", "").start()
    MyProcess("小分队2", "").start()
    MyProcess("小分队3", "").start()
    print("主进程ID：", multiprocessing.current_process().pid)

    # CPU核数
    coreCount = multiprocessing.cpu_count()
    print("我的CPU是%d核的" % coreCount)

    # 获取当前活动的进程列表
    print(multiprocessing.active_children())

同步异步和进程锁

import multiprocessing
import random
import time

def fn():
    name = multiprocessing.current_process().name
    print("开始执行进程：", name)
    time.sleep(random.randint(1, 4))
    print("执行结束：", name)

# 多进程
# 异步执行进程
def processAsync():
    p1 = multiprocessing.Process(target=fn, name="小分队1")
    p2 = multiprocessing.Process(target=fn, name="小分队2")
    p1.start()
    p2.start()

# 同步执行
def processSync():
    p1 = multiprocessing.Process(target=fn, name="小分队1")
    p2 = multiprocessing.Process(target=fn, name="小分队2")
    p1.start()
    p1.join()
    p2.start()
    p2.join()

# 加锁
def processLock():
    # 进程锁
    lock = multiprocessing.Lock()
    p1 = multiprocessing.Process(target=fn2, name="小分队1", args=(lock,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=fn2, name="小分队2", args=(lock,))
    p1.start()
    p2.start()

def fn2(lock):
    name = multiprocessing.current_process().name
    print("开始执行进程：", name)

    # 加锁
    # 方式一
    # if lock.acquire():
    #     print("正在工作...")
    #     time.sleep(random.randint(1, 4))
    #     lock.release()

    # 方式二
    with lock:
        print("%s:正在工作..." % name)
        time.sleep(random.randint(1, 4))

    print("%s:执行结束："% name)


if __name__ == '__main__':
    # processAsync() # 异步执行
    # processSync()  # 同步执行
    processLock()  # 加进程锁

使用Semaphore控制进程的最大并发

import multiprocessing
import time

def fn(sem):
    with sem:
        name = multiprocessing.current_process().name
        print("子线程开始：", name)
        time.sleep(3)
        print("子线程结束：", name)

if __name__ == '__main__':
    sem = multiprocessing.Semaphore(3)
    for i in range(8):
        multiprocessing.Process(target=fn, name="小分队%d"%i, args=(sem, )).start()