何为协程

协程，又称微线程。英文名Coroutine。

协程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。

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。后续会就这一块单独开写一篇协程+多进程的测试文章。

Python对协程的支持还非常有限，用在generator中的yield可以一定程度上实现协程。虽然支持不完全，但已经可以发挥相当大的威力了。

使用生成器的例子

传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控制队列和等待，但一不小心就可能死锁。

如果改用协程，生产者生产消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，待消费者执行完毕后，切换回生产者继续生产，效率极高：

import timedef consumer():r = ''while True:n = yield rif not n:returnprint('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)time.sleep(1)r = '200 OK'def produce(c):c.next()n = 0while n < 5:n = n + 1print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)r = c.send(n)print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)c.close()if __name__=='__main__':c = consumer()produce(c)

运行结果

[PRODUCER] Producing 1...
[CONSUMER] Consuming 1...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 2...
[CONSUMER] Consuming 2...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 3...
[CONSUMER] Consuming 3...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 4...
[CONSUMER] Consuming 4...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 5...
[CONSUMER] Consuming 5...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK

注意到consumer函数是一个generator（生成器），把一个consumer传入produce后：

首先调用c.next()启动生成器；
然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行；
consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回；
produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息；
produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。

整个流程无锁，由一个线程执行，produce和consumer协作完成任务，所以称为“协程”，而非线程的抢占式多任务。

使用gevent模块

Python通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。

gevent是第三方库，通过greenlet实现协程，其基本思想是：

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。

由于切换是在IO操作时自动完成，所以gevent需要修改Python自带的一些标准库，这一过程在启动时通过monkey patch完成：

import geventdef f(n):for i in range(n):print gevent.getcurrent(), ig1 = gevent.spawn(f, 5)
g2 = gevent.spawn(f, 5)
g3 = gevent.spawn(f, 5)
g1.join()
g2.join()
g3.join()

<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 0
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 1
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 2
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 3
<Greenlet at 0x10e49f550: f(5)> 4
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 0
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 1
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 2
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 3
<Greenlet at 0x10e49f910: f(5)> 4
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 0
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 1
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 2
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 3
<Greenlet at 0x10e49f4b0: f(5)> 4

可以看到，3个greenlet是依次运行而不是交替运行。

要让greenlet交替运行，可以通过gevent.sleep()交出控制权：

import gevent
import randomdef f(n):for i in range(n):print gevent.getcurrent(), igevent.sleep(random.randint(0,4))g1 = gevent.spawn(f, 3)
g2 = gevent.spawn(f, 3)
g3 = gevent.spawn(f, 3)
g1.join()
g2.join()
g3.join()

运行结果

<Greenlet at 0x2682c48L: func(3)> 0
<Greenlet at 0x2682e48L: func(3)> 0
<Greenlet at 0x29d9548L: func(3)> 0
<Greenlet at 0x2682c48L: func(3)> 1
<Greenlet at 0x29d9548L: func(3)> 1
<Greenlet at 0x29d9548L: func(3)> 2
<Greenlet at 0x2682c48L: func(3)> 2
<Greenlet at 0x2682e48L: func(3)> 1
<Greenlet at 0x2682e48L: func(3)> 2

3个greenlet交替运行，

把循环次数改为500000，让它们的运行时间长一点，然后在操作系统的进程管理器中看，线程数只有1个。

当然，实际代码里，我们不会用gevent.sleep()去切换协程，而是在执行到IO操作时，gevent自动切换，代码如下：

from gevent import monkey; monkey.patch_all()#有IO才做时需要这一句
import gevent
import urllib2def f(url):print('GET: %s' % url)resp = urllib2.urlopen(url)data = resp.read()print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))gevent.joinall([gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
])

GET: https://www.python.org/
GET: https://www.yahoo.com/
GET: https://github.com/
45661 bytes received from https://www.python.org/.
14823 bytes received from https://github.com/.
304034 bytes received from https://www.yahoo.com/.