单线程

阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet 四 Gevent介绍 五 Gevent之同步与异步 六 Gevent之应用举例一 七 Gevent之应用举例二 一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质： 切换+保存状态 cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态 一：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下： #1 yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级 #2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换 #串行执行 import time def consumer(res): '''任务1:接收数据,处理数据'

一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质： 切换+保存状态 cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长 ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态 一：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下： #1 yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级 #2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换 #串行执行 import time def consumer(res): '''任务1:接收数据,处理数据''' pass def producer(): '''任务2:生产数据''' res=[] for i in range(10000000): res.append(i) return res

一、引子 主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只用一个）情况下实现并发，并发的本质： 切换+保存状态 cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长。 1：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率，为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法： #1 yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级 #2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换 1 #串行执行 2 import time 3 def consumer(res): 4 '''任务1:接收数据,处理数据''' 5 pass 6 7 def producer(): 8 '''任务2:生产数据''' 9 res=[] 10 for i in range(10000000): 11 res.append(i) 12 return res 13 14 start=time.time() 15 #串行执行 16 res=producer()

一、协程理论 1.1 协程产生的背景 之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中 进程是资源分配的最小单位,线程是CPU执行的最小单位。 随着我们对于效率的追求不断提高， 基于单线程来实现并发 又成为一个新的课题，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。 本节我们就基于单线程来实现并发，首先我们要回顾一下并发的本质： 切换+保存状态 cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制） （1）该任务发生了阻塞 （2）该任务计算时间过长或有个更高级的程序替代它 ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态 注意点1 第二种情况本质上并不能提高效率，只是为了cpu能雨露均沾，实现看起来所有任务被“同时”执行，如果多个任务是纯计算的，单纯的切换反而会降低效率。 1.2 yield实现并发 我们通过yield验证，yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下： #1 yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级 #2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换 yield实现并发的缺点： （1

一、引入 　之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中 进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。 按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。 　　随着我们对于效率的追求不断提高， 基于单线程来实现并发 又成为一个新的课题，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。 　　为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态 　　cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长 　 　 　　ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态 　　 一：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。 　　为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下： #1 yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的

阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet 四 Gevent介绍 五 Gevent之同步与异步 六 Gevent之应用举例一 七 Gevent之应用举例二 一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质： 切换+保存状态 cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长 ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态 一：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下： #1 yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级 #2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换 单纯地切换反而会降低运行效率 二：第一种情况的切换。在任务一遇到io情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算

一、引子 本节的主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态 cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态 一：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下： #1 yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级 #2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换 #串行执行 import time def consumer(res): '''任务1:接收数据,处理数据''' pass def producer(): '''任务2:生产数据''' res=[] for i in range(10000000): res.append(i)

引言 本节的主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态 cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态 一：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下： yield可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换 #yield功能（可以吧函数暂停住，保存原来的状态）-------------- def f1(): print('first') yield 1 print('second') yield 2 print('third') yield 3 # print(f1())

前言 　　之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中 进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。 按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。 　　随着我们对于效率的追求不断提高， 基于单线程来实现并发 又成为一个新的课题，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。 　　为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态 　　cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制）， 一种 情况是该任务发生了阻塞， 另外一种 情况是该任务计算的时间过长（每个程序运行一段时间，切换进行） 　 　 　　ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态 　　 一： 其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。 　　 二： 第一种情况的切换。在任务一遇到io情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算，效率的提升就在于此。 协程介绍 　　 协程： 是单线程下的并发，又称微线程

协程 之前我们了解了线程、进程的概念，了解了在操作系统中 进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位。 按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程，都要消耗一定的时间来创建进程、线程、以及管理他们之间的切换。随着我们对于效率的追求不断提高， 基于单线程来实现并发 又成为一个新的课题，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态。 cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长。 好了知道规律，我们就可以想一个办法来欺骗操作系统，那如何欺骗呢？就是欺骗操作系统我一直处于很忙的状态，这样程序便一直处于就绪和执行的状态。这也就是协程的本质，程序只在就绪和执行状态，而不在阻塞状态。从而提高程序被CPU执行的机会。 下面我们使用yield生成器来骗操作系统： import time def consumer(): '''任务1:接收数据,处理数据''' while True: x=yield print(x,end=" ") def producer(): '''任务2:生产数据''' g=consumer() next(g)