真正有知识的协程人的成长过程，就像麦穗的概念成长过程：麦穗空的时候，麦子长得很快，用法麦穗骄傲地高高昂起，协程但是概念，麦穗成熟饱满时，用法它们开始谦虚，协程垂下麦芒。概念 ——蒙田《蒙田随笔全集》 上篇《Python 多线程鸡年不鸡肋》论述了关于python多线程是用法否是鸡肋的问题，得到了一些网友的协程认可，当然也有一些不同意见，概念表示协程比多线程不知强多少，用法在协程面前多线程算是协程鸡肋。好吧，概念对此我也表示赞同，用法然而上篇我论述的观点不在于多线程与协程的比较，而是在于IO密集型程序中，多线程尚有用武之地。 对于协程，我表示其效率确非多线程能比，但本人对此了解并不深入，企商汇因此最近几日参考了一些资料，学习整理了一番，在此分享出来仅供大家参考，如有谬误请指正，多谢。申明：本文介绍的协程是入门级别，大神请绕道而行，谨防入坑。 文章思路：本文将先介绍协程的概念，然后分别介绍Python2.x与3.x下协程的用法，最终将协程与多线程做比较并介绍异步爬虫模块。 协程 概念 协程，又称微线程，纤程，英文名Coroutine。协程的作用，是在执行函数A时，可以随时中断，去执行函数B，然后中断继续执行函数A(可以自由切换)。但这一过程并不是函数调用(没有调用语句)，这一整个过程看似像多线程，然而协程只有一个线程执行。 优势 执行效率极高，因为子程序切换(函数)不是线程切换，源码下载由程序自身控制，没有切换线程的开销。所以与多线程相比，线程的数量越多，协程性能的优势越明显。 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，在控制共享资源时也不需要加锁，因此执行效率高很多。 说明：协程可以处理IO密集型程序的效率问题，但是处理CPU密集型不是它的长处，如要充分发挥CPU利用率可以结合多进程+协程。 以上只是协程的一些概念，可能听起来比较抽象，那么我结合代码讲一讲吧。这里主要介绍协程在Python的应用，Python2对协程的支持比较有限，生成器的yield实现了一部分但不完全，gevent模块倒是b2b供应网有比较好的实现;Python3.4以后引入了asyncio模块，可以很好的使用协程。 Python2.x协程 python2.x协程应用： yield gevent python2.x中支持协程的模块不多，gevent算是比较常用的，这里就简单介绍一下gevent的用法。 Gevent gevent是第三方库，通过greenlet实现协程，其基本思想： 当一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO。 Install pip install gevent ***版貌似支持windows了，之前测试好像windows上运行不了…… Usage 首先来看一个简单的爬虫例子： #! -*- coding:utf-8 -*- import gevent from gevent import monkey;monkey.patch_all() import urllib2 def get_body(i): print "start",i urllib2.urlopen("http://cn.bing.com") print "end",i tasks=[gevent.spawn(get_body,i) for i in range(3)] gevent.joinall(tasks) 运行结果： start 0 start 1 start 2 end 2 end 0 end 1 说明：从结果上来看，执行get_body的顺序应该先是输出”start”，然后执行到urllib2时碰到IO堵塞，则会自动切换运行下一个程序(继续执行get_body输出start)，直到urllib2返回结果，再执行end。也就是说，程序没有等待urllib2请求网站返回结果，而是直接先跳过了，等待执行完毕再回来获取返回值。值得一提的是，在此过程中，只有一个线程在执行，因此这与多线程的概念是不一样的。 换成多线程的代码看看: import threading import urllib2 def get_body(i): print "start",i urllib2.urlopen("http://cn.bing.com") print "end",i for i in range(3): t=threading.Thread(target=get_body,args=(i,)) t.start() 运行结果： start 0 start 1 start 2 end 1 end 2 end 0 说明：从结果来看，多线程与协程的效果一样，都是达到了IO阻塞时切换的功能。不同的是，多线程切换的是线程(线程间切换)，协程切换的是上下文(可以理解为执行的函数)。而切换线程的开销明显是要大于切换上下文的开销，因此当线程越多，协程的效率就越比多线程的高。(猜想多进程的切换开销应该是***的) Gevent使用说明 monkey可以使一些阻塞的模块变得不阻塞，机制：遇到IO操作则自动切换，手动切换可以用gevent.sleep(0)(将爬虫代码换成这个，效果一样可以达到切换上下文) gevent.spawn 启动协程，参数为函数名称，参数名称 gevent.joinall 停止协程 Python3.x协程 为了测试Python3.x下的协程应用，我在virtualenv下安装了python3.6的环境。 python3.x协程应用： asynico + yield from(python3.4) asynico + await(python3.5) gevent Python3.4以后引入了asyncio模块，可以很好的支持协程。 asynico 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。asyncio的异步操作，需要在coroutine中通过yield from完成。 Usage 例子：(需在python3.4以后版本使用) import asyncio @asyncio.coroutine def test(i): print("test_1",i) r=yield from asyncio.sleep(1) print("test_2",i) loop=asyncio.get_event_loop() tasks=[test(i) for i in range(5)] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close() 运行结果： test_1 3 test_1 4 test_1 0 test_1 1 test_1 2 test_2 3 test_2 0 test_2 2 test_2 4 test_2 1 说明：从运行结果可以看到，跟gevent达到的效果一样，也是在遇到IO操作时进行切换(所以先输出test_1，等test_1输出完再输出test_2)。但此处我有一点不明，test_1的输出为什么不是按照顺序执行的呢?可以对比gevent的输出结果(希望大神能解答一下)。 asyncio说明 @asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine类型，然后，我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行。 test()会首先打印出test_1，然后，yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。由于asyncio.sleep()也是一个coroutine，所以线程不会等待asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时，线程就可以从yield from拿到返回值(此处是None)，然后接着执行下一行语句。 把asyncio.sleep(1)看成是一个耗时1秒的IO操作，在此期间，主线程并未等待，而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了，因此可以实现并发执行。 asynico/await 为了简化并更好地标识异步IO，从Python 3.5开始引入了新的语法async和await，可以让coroutine的代码更简洁易读。 请注意，async和await是针对coroutine的新语法，要使用新的语法，只需要做两步简单的替换： 把@asyncio.coroutine替换为async; 把yield from替换为await。 Usage 例子(python3.5以后版本使用)： import asyncio async def test(i): print("test_1",i) await asyncio.sleep(1) print("test_2",i) loop=asyncio.get_event_loop() tasks=[test(i) for i in range(5)] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close() 运行结果与之前一致。 说明：与前一节相比，这里只是把yield from换成了await，@asyncio.coroutine换成了async，其余不变。 gevent 同python2.x用法一样。 协程VS多线程 如果通过以上介绍，你已经明白多线程与协程的不同之处，那么我想测试也就没有必要了。因为当线程越来越多时，多线程主要的开销花费在线程切换上，而协程是在一个线程内切换的，因此开销小很多，这也许就是两者性能的根本差异之处吧。(个人观点) 异步爬虫 也许关心协程的朋友，大部分是用其写爬虫(因为协程能很好的解决IO阻塞问题)，然而我发现常用的urllib、requests无法与asyncio结合使用，可能是因为爬虫模块本身是同步的(也可能是我没找到用法)。那么对于异步爬虫的需求，又该怎么使用协程呢?或者说怎么编写异步爬虫? 给出几个我所了解的方案： grequests (requests模块的异步化) 爬虫模块+gevent(比较推荐这个) aiohttp (这个貌似资料不多，目前我也不太会用) asyncio内置爬虫功能 (这个也比较难用) 协程池 作用：控制协程数量 from bs4 import BeautifulSoup import requests import gevent from gevent import monkey, pool monkey.patch_all() jobs = [] links = [] p = pool.Pool(10) urls = [ http://www.google.com, # ... another 100 urls ] def get_links(url): r = requests.get(url) if r.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(r.text) links + soup.find_all(a) for url in urls: jobs.append(p.spawn(get_links, url)) gevent.joinall(jobs) 本文都是一些自学时的笔记，分享给新手朋友，仅供参考 文章学习通道： Python多进程 (http://python.jobbole.com/87760/) Python多线程 (http://python.jobbole.com/87772/) | 
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