我们都知道并发(不是并行)编程目前有四种方式,多进程,多线程,异步,和协程。
多进程编程在python中有类似C的os.fork,当然还有更高层封装的multiprocessing标准库,在之前写过的python高可用程序设计方法http://www.cnblogs.com/hymenz/p/3488837.html中提供了类似nginx中master process和worker process间信号处理的方式,保证了业务进程的退出可以被主进程感知。
多线程编程python中有Thread和threading,在linux下所谓的线程,实际上是LWP轻量级进程,其在内核中具有和进程相同的调度方式,有关LWP,COW(写时拷贝),fork,vfork,clone等的资料较多,这里不再赘述。
异步在linux下主要有三种实现select,poll,epoll,关于异步不是本文的重点。
说协程肯定要说yield,我们先来看一个例子:
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#coding=utf-8
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import time
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import sys
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# 生产者
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def produce(l):
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i=0
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while 1:
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if i < 5:
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l.append(i)
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yield i
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i=i+1
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time.sleep(1)
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else:
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return
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# 消费者
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def consume(l):
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p = produce(l)
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while 1:
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try:
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p.next()
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while len(l) > 0:
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print l.pop()
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except StopIteration:
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sys.exit(0)
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l = []
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consume(l)
在上面的例子中,当程序执行到produce的yield i时,返回了一个generator,当我们在custom中调用p.next(),程序又返回到produce的yield i继续执行,这样l中又append了元素,然后我们print l.pop(),直到p.next()引发了StopIteration异常。
通过上面的例子我们看到协程的调度对于内核来说是不可见的,协程间是协同调度的,这使得并发量在上万的时候,协程的性能是远高于线程的。
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import stackless
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import urllib2
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def output():
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while 1:
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url=chan.receive()
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print url
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f=urllib2.urlopen(url)
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#print f.read()
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print stackless.getcurrent()
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def input():
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f=open('url.txt')
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l=f.readlines()
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for i in l:
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chan.send(i)
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chan=stackless.channel()
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[stackless.tasklet(output)() for i in xrange(10)]
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stackless.tasklet(input)()
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stackless.run()
关于协程,可以参考greenlet,stackless,gevent,eventlet等的实现。
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