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Python中的協程魅力:一條線程搞定多線程任務!

轉帖|使用教程|編輯:黃竹雯|2019-04-15 11:18:30.000|閱讀 557 次

概述:淺談Python中的協程及利用協程代替多線程及多進程并發編程,與大家分享協程的魅力。

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相關鏈接:

協程定義說的清楚明了的文章不是很多,手頭上有幾本Python相關的書籍,其中《流暢的Python》一書中解釋協程的定義是小編認為最簡單明了的。

Python協程魅力-利用協程代替多線程源碼下載

生成器如何演變成協程?

乍看生成器和協程長的可真像,因為都用到了yield關鍵字,那么問題來了,如何區分二者?

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=' ')

上面是一個典型的生成器函數,我們稍加變化使之成為協程。

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

c1 = cd1()
next(c1)
c1.send(10)
#運行到這里應該拋出一個異常

生成器和協程的不同有沒有看出來?很明顯的有兩處:

  • yield的位置
  • next()和send()函數的用法

通過運行結果我們可以到最后拋出了一個異常StopIteration,然后結束了這個協程。我們可以考慮一下:用裝飾器省略掉next()這步,然后捕獲拋出的異常,再關閉掉協程函數。

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('協程任務終止')

帶上了裝飾器,就更簡便一些了,最后捕獲異常,就可以結束這個協程了。

利用協程代替線程或進程進行并發編程

我們想用生成器(協程)作為系統線程的替代方案來實現并發。協程有時也稱為用戶級線程或綠色線程。————引自《Python Cookbook》 這里的協程用到了asyncio模塊,利用asyncio模塊實現了一個協程的并發。關于asyncio的實現原理,之后再研究一下。

import asyncio
import time
import threading
def tn(func):
    '''定義一個程序運行時間計算函數'''
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time() # 起始時間
        func(*args, **kwargs) # 要執行的函數
        end = time.time() # 結束時間
        print('程序運行時間:{:.2f}ms'.format((end-start)))
    return wrapper

def loop1(tname):
    print(tname+"循環loop1打印時間======" + time.ctime())
    time.sleep(1)

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

@tn
def main():
    print('多線程任務開始執行=====')
    threads = []#定義一個線程隊列
    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()

    #協程并發測試
    print('協程并發測試開始======')
    loop = asyncio.get_event_loop()# 獲取一個event_loop
    #任務列表
    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()

上邊這組代碼稍稍有點亂,可能你需要認真的理下思緒,對比一下結果,你會發現雖然后邊執行的代碼沒有利用多線程,但打印結果上的時間和多線程的執行結果是一樣的。 這就是協程的魅力所在,一條線程搞定多線程任務。

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標簽:開發工具PythonIDE

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