Python协程
季布, 人气:0协程
协程不是计算机提供的,是程序员认为创造
协程也被称为微线程,是一种用户态的上下文切换技术,简而言之,就是通过一个线程实现代码互相切换执行
实现协程的几种方法:
- 1)greenlet,早期模块
- 2)yield关键字
- 3)asyncio装饰器 (python3.4以后引入的)
- 4)async,await关键字 (python3.5) 推荐
1.greenlet实现协程
greentlet是一个第三方模块,需要提前安装 pip3 install greenlet才能使用。
from greenlet import greenlet def func1(): print(1) # 第1步:输出 1 gr2.switch() # 第3步:切换到 func2 函数 print(2) # 第6步:输出 2 gr2.switch() # 第7步:切换到 func2 函数,从上一次执行的位置继续向后执行 def func2(): print(3) # 第4步:输出 3 gr1.switch() # 第5步:切换到 func1 函数,从上一次执行的位置继续向后执行 print(4) # 第8步:输出 4 gr1 = greenlet(func1) gr2 = greenlet(func2) gr1.switch() # 第1步:去执行 func1 函数
输出的结果:
1
3
2
4
注意:switch中也可以传递参数用于在切换执行时相互传递值。
2.yield
基于Python的生成器的yield和yield form关键字实现协程代码。
def func1(): yield 1 #第一步执行这里会生成1 yield from func2() #这里会跳到func2,然后执行里面的代码,执行完func2函数后会继续以跳转之前的状态继续执行以下代码 yield 2 def func2(): yield 3 yield 4 # 这里是一个生成器对象 f1 = func1() # 遍历执行生成器 for item in f1: print(item)
执行结果
1
3
4
2
注:用这种方法比较牵强,真正开发环境中基本不会用这种方法实现协程(yield form关键字是在Python3.3中引入的。)
3.asyncio
在Python3.4之前官方未提供协程的类库,一般大家都是使用greenlet等其他来实现。在Python3.4发布后官方正式支持协程,即:asyncio模块。
import asyncio #这就是一个用协程实现的函数 @asyncio.coroutine def func1(): print(1) yield from asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作,自动化切换到tasks中的其他任务 print(2) loop = asyncio.get_event_loop() #执行 loop.run_until_complete(func1())
同时执行多个协程
import asyncio @asyncio.coroutine def func1(): print(1) yield from asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作,自动化切换到tasks中的其他任务 print(2) @asyncio.coroutine def func2(): print(3) yield from asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作,自动化切换到tasks中的其他任务 print(4) tasks = [ asyncio.ensure_future( func1() ), asyncio.ensure_future( func2() ) ] loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
结果
1
3
2
4
注意:基于asyncio模块实现的协程比之前的要更厉害,因为他的内部还集成了遇到IO耗时操作自动切花的功能。
4.async & awit
async & awit 关键字在Python3.5版本中正式引入,基于他编写的协程代码其实就是 上一示例 的加强版,让代码可以更加简便。
Python3.8之后 @asyncio.coroutine 装饰器就会被移除,推荐使用async & awit 关键字实现协程代码。
import asyncio async def func1(): print(1) await asyncio.sleep(2) print(2) async def func2(): print(3) await asyncio.sleep(2) print(4) tasks = [ asyncio.ensure_future(func1()), asyncio.ensure_future(func2()) ] loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
常用的是:greenlet,async&awit
协程的意义
在一个线程中遇到IO耗时,线程不会等待,利用空余的时间去执行其他的方法
爬虫案例
例如:用代码实现下载 url_list 中的图片。
方式一:同步编程实现
import requests def download_image(url): print("开始下载:",url) # 发送网络请求,下载图片 response = requests.get(url) print("下载完成") # 图片保存到本地文件 file_name = url.rsplit('_')[-1] with open(file_name, mode='wb') as file_object: file_object.write(response.content) if __name__ == '__main__': url_list = [ 'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg', 'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg', 'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg' ] for item in url_list: download_image(item)
结果
开始下载: https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg
下载完成
开始下载: https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg
下载完成
开始下载: https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg
下载完成
方式二:基于协程的异步编程实现
import aiohttp import asyncio async def fetch(session, url): print("发送请求:", url) async with session.get(url, verify_ssl=False) as response: content = await response.content.read() file_name = url.rsplit('_')[-1] with open(file_name, mode='wb') as file_object: file_object.write(content) async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: url_list = [ 'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg', 'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg', 'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg' ] tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in url_list] await asyncio.wait(tasks) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main())
结果
发送请求: https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg
发送请求: https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg
发送请求: https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg
下载完成 https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg
下载完成 https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg
下载完成 https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg
上述两种的执行对比之后会发现,基于协程的异步编程 要比 同步编程的效率高了很多。因为:
- 同步编程,按照顺序逐一排队执行,如果图片下载时间为2分钟,那么全部执行完则需要6分钟。
- 异步编程,几乎同时发出了3个下载任务的请求(遇到IO请求自动切换去发送其他任务请求),如果图片下载时间为2分钟,那么全部执行完毕也大概需要2分钟左右就可以了。
小结
协程一般应用在有IO操作的程序中,因为协程可以利用IO等待的时间去执行一些其他的代码,从而提升代码执行效率。
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