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石嘴山氨尾烧科技_再议Python协程——从yield到asyncio

协程,英文名Coroutine。
前面介绍Python的多线程,以及用多线程实现并发(参见这篇文章【浅析Python多线程】),今天介绍的协程也是常用的并发手段。本篇主要内容包含:协程的基本概念、协程库的实现原理以及Python中常见的协程库。

1 协程的基本概念

我们知道线程的调度(线程上下文切换)是由操作系统决定的,当一个线程启动后,什么时候占用CPU、什么时候让出CPU,程序员都无法干涉。假设现在启动4个线程,CPU线程时间片为 5 毫秒,也就是说,每个线程每隔5ms就让出CPU,让其他线程抢占CPU。可想而知,等4个线程运行结束,要进行多少次切换?

如果我们能够自行调度自己写的程序,让一些代码块遇到IO操作时,切换去执行另外一些需要CPU操作的代码块,是不是节约了很多无畏的上下文切换呢?是的,协程就是针对这一情况而生的。我们把写好的一个应用程序分为很多个代码块,如下图所示:

把应用程序的代码分为多个代码块,正常情况代码自上而下顺序执行。如果代码块A运行过程中,能够切换执行代码块B,又能够从代码块B再切换回去继续执行代码块A,这就实现了协程(通常是遇到IO操作时切换才有意义)。示意图如下:

?

所以,关于协程可以总结以下两点:

(1)线程的调度是由操作系统负责协程调度是程序自行负责

(2)与线程相比,协程减少了无畏的操作系统切换

实际上当遇到IO操作时做切换才更有意义,(因为IO操作不用占用CPU),如果没遇到IO操作,按照时间片切换,无意义。

举个例子,你在做一顿饭你要蒸饭和炒菜:最笨的方法是先蒸饭,饭蒸好了再去炒菜。这样一顿饭得花不少时间,就跟我们没采用并发编程一样。

多线程相当于,你5分钟在做蒸饭的工作,到了5分钟开始炒菜,又过了5分钟,你又去忙蒸饭。

协程相当于,你淘完米,放在电饭锅,按下煮饭键之后,你开始去炒菜。炒菜的时候油没热,你可以调佐料。这样,你炒两个菜出来,饭蒸好了。整个过程你没闲着,但是节约了不少时间。

2 基于yield实现协程

如1中所述,代码块A能够中断去执行代码块B,代码块B能够中断,执行代码块A。这不是和yield功能如出一辙吗?我们先回忆一下yield的功能:

(1) 在函数中,语句执行到yield,会返回yield 后面的内容;当再回来执行时,从yield的下一句开始执行;
(2) 使用yield语法的函数是一个生成器;
(3) python3中,通过 .__next__() 或者 next() 方法获取生成器的下一个值。

来看一个yield实现协程的例子:

from collections import deque

def sayHello(n):
    while n > 0:
        print("hello~", n)
        yield n
        n -= 1
    print("say hello")

def sayHi(n):
    x = 0
    while x < n:
        print("hi~", x)
        yield
        x += 1
    print("say hi")

# 使用yield语句,实现简单任务调度器
class TaskScheduler(object):
    def __init__(self):
        self._task_queue = deque()

    def new_task(self, task):
        """
        向调度队列添加新的任务
        """
        self._task_queue.append(task)

    def run(self):
        """
        不断运行,直到队列中没有任务
        """
        while self._task_queue:
            task = self._task_queue.popleft()
            try:
                next(task)
                self._task_queue.append(task)
            except StopIteration:
                # 生成器结束
                pass

sched = TaskScheduler()
sched.new_task(sayHello(10))
sched.new_task(sayHi(15))
sched.run() 

上例执行时,你会看到sayHello()和sayHi() 不断交替执行,当执行sayHello()时,在yield处中断,当执行sayHi()时从yield处中断,切换回sayHello()从yield之后的一句开始执行。。。如此来回交替无缝连接。

3 基于yield实现actor模型

actor模式是一种最古老的也是最简单的并行和分布式计算解决方案。下面我们通过yield来实现:

from collections import deque

class ActorScheduler:
    def __init__(self):
        self._actors = {}
        self._msg_queue = deque()

    def new_actor(self, name, actor):
        self._msg_queue.append((actor, None))
        self._actors[name] = actor

    def send(self, name, msg):
        actor = self._actors.get(name)
        if actor:
            self._msg_queue.append((actor, msg))

    def run(self):
        while self._msg_queue:
            # print("队列:", self._msg_queue)
            actor, msg = self._msg_queue.popleft()
            # print("actor", actor)
            # print("msg", msg)
            try:
                 actor.send(msg)
            except StopIteration:
                 pass


if __name__ == "__main__":
    def say_hello():
        while True:
            msg = yield
            print("say hello", msg)

    def say_hi():
        while True:
            msg = yield
            print("say hi", msg)

    def counter(sched):
        while True:
            n = yield
            print("counter:", n)
            if n == 0:
                break
            sched.send("say_hello", n)
            sched.send("say_hi", n)
            sched.send("counter", n-1)

    sched = ActorScheduler()
    # 创建初始化 actors
    sched.new_actor("say_hello", say_hello())
    sched.new_actor("say_hi", say_hi())
    sched.new_actor("counter", counter(sched))

    sched.send("counter", 10)
    sched.run()

上例中:

(1) ActorScheduler 负责事件循环
(2) counter() 负责控制终止
(3) say_hello() / say_hi() 相当于切换的协程,当程序运行到这些函数内部的yield处,就开始切换。

所以,当执行时,我们能够看到say_hello() / say_hi()不断交替切换执行,直到counter满足终止条件之后,协程终止。看懂上例可能需要花费一些时间。实际上我们已经实现了一个“操作系统”的最小核心部分。 生成器函数(含有yield的函数)就是认为,而yield语句是任务挂起的信号。 调度器循环检查任务列表直到没有任务要执行为止。

4 协程库的实现及asyncio

有了前面对协程的了解,我们可以思考怎样去实现一个协程库?我觉得可以从以下两个个方面去思考:

(1)事件循环 (event loop)。事件循环需要实现两个功能,一是顺序执行协程代码;二是完成协程的调度,即一个协程“暂停”时,决定接下来执行哪个协程。

(2)协程上下文的切换。基本上Python 生成器的 yeild 已经能完成切换,Python3中还有特定语法支持协程切换。

我们看一个比较复杂的例子:

from collections import deque
from select import select

class YieldEvent:
    def handle_yield(self, sched, task):
        pass

    def handle_resume(self, sched, task):
        pass

# 任务调度(相当于EventLoop)
class Scheduler:
    def __init__(self):
        self._numtasks = 0         # 任务总数量
        self._ready = deque()      # 等待执行的任务队列
        self._read_waiting = {}    # 正等待读的任务
        self._write_waiting = {}   # 正等待写的任务

    # 利用I/O多路复用 监听读写I/0
    def _iopoll(self):
        rset, wset, eset = select(self._read_waiting,
                                  self._write_waiting, [])
        for r in rset:
            evt, task = self._read_waiting.pop(r)
            evt.handle_resume(self, task)
        for w in wset:
            evt, task = self._write_waiting.pop(w)
            evt.handle_resume(self, task)

    def new(self, task):
        """添加一个新的任务"""
        self._ready.append((task, None))
        self._numtasks += 1

    def add_ready(self, task, msg=None):
        """添加到任务对列等待执行"""
        self._ready.append((task, msg))

    def _read_wait(self, fileno, evt, task):
        self._read_waiting[fileno] = (evt, task)

    def _write_wait(self, fileno, evt, task):
        self._write_waiting[fileno] = (evt, task)

    def run(self):
        while self._numtasks:
            # 如果任务数量为空,阻塞在select处,保持监听
            if not self._ready:
                self._iopoll()
            task, msg = self._ready.popleft()
            try:
                r = task.send(msg)
                if isinstance(r, YieldEvent):
                    r.handle_yield(self, task)
                else:
                    raise RuntimeError("unrecognized yield event")
            except StopIteration:
                self._numtasks -= 1

# 示例: 将协程抽象成YieldEvent的子类,并重写handle_yield和handle_resume方法
class ReadSocket(YieldEvent):
    def __init__(self, sock, nbytes):
        self.sock = sock
        self.nbytes = nbytes

    def handle_yield(self, sched, task):
        sched._read_wait(self.sock.fileno(), self, task)

    def handle_resume(self, sched, task):
        data = self.sock.recv(self.nbytes)
        sched.add_ready(task, data)

class WriteSocket(YieldEvent):
    def __init__(self, sock, data):
        self.sock = sock
        self.data = data

    def handle_yield(self, sched, task):
        sched._write_wait(self.sock.fileno(), self, task)

    def handle_resume(self, sched, task):
        nsent = self.sock.send(self.data)
        sched.add_ready(task, nsent)

class AcceptSocket(YieldEvent):
    def __init__(self, sock):
        self.sock = sock

    def handle_yield(self, sched, task):
        sched._read_wait(self.sock.fileno(), self, task)

    def handle_resume(self, sched, task):
        r = self.sock.accept()
        sched.add_ready(task, r)


class Socket(object):
    def __init__(self, sock):
        self._sock = sock

    def recv(self, maxbytes):
        return ReadSocket(self._sock, maxbytes)

    def send(self, data):
        return WriteSocket(self._sock, data)

    def accept(self):
        return AcceptSocket(self._sock)

    def __getattr__(self, name):
        return getattr(self._sock, name)

if __name__ == "__main__":
    from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM

    def readline(sock):
        chars = []
        while True:
            c = yield sock.recv(1)
            print(c)
            if not c:
                break
            chars.append(c)
            if c == b"
":
                break
        return b"".join(chars)

    # socket server 使用生成器
    class EchoServer:
        def __init__(self, addr, sched):
            self.sched = sched
            sched.new(self.server_loop(addr))

        def server_loop(self, addr):
            s = Socket(socket(AF_INET, SOCK_STREAM))
            s.bind(addr)
            s.listen(5)
            while True:
                c, a = yield s.accept()
                print("Got connection from ", a)
                print("got", c)
                self.sched.new(self.client_handler(Socket(c)))

        def client_handler(self, client):
            while True:
                try:
                    line = yield from readline(client)
                    if not line:
                        break

                    print("from Client::", str(line))
                except Exception:
                    break

                while line:
                    try:
                        nsent = yield client.sendall(line)
                        print("nsent", nsent)
                        line = line[nsent:]
                    except Exception:
                        break
            client.close()
            print("Client closed")

    sched = Scheduler()
    EchoServer(("localhost", 9999), sched)
    sched.run()  

Scheduler相当于实现事件循环并调度协程, 添加到事件循环中的事件必须继承YieldEvent, 并重写它定义的两个方法。此例比较难,看不懂可以忽略。

我们看一下Python3中的协程库asyncio是怎么实现的:

import asyncio

@asyncio.coroutine
def say_hi(n):
    print("start:", n)
    r = yield from asyncio.sleep(2)
    print("end:", n)

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [say_hi(0), say_hi(1)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

# start: 1
# start: 0
# 停顿两秒
# end: 1
# end: 0

(1)@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。
(2)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。
(3)asyncio.sleep(1)相当于一个耗时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。

asyncio中get_event_loop()就是事件循环,而装饰器@asyncio.coroutine标记了一个协程,并yield from 语法实现协程切换。在Python3.5中,新增了asyncawait的新语法,代替装饰器和yield from。上例可以用新增语法完全代替。

async def say_hi(n):
    print("start:", n)
    r = await asyncio.sleep(2)
    print("end:", n)

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [say_hi(0), say_hi(1)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

# start: 1
# start: 0
# 停顿两秒
# end: 1
# end: 0

@asyncio.coroutine换成async, 将yield from 换成await ?即可。

5 协程的缺点

(1)使用协程,只能使用单线程,多线程的便利就一点都用不到。例如,I/O阻塞程序,CPU仍然会将整个任务挂起直到操作完成。
(2) 一旦使用协程,大部分ython库并不能很好的兼容,这就会导致要改写大量的标准库函数。
所以,最好别用协程,一旦用不好,协程给程序性能带来的提升,远远弥补不了其带来的灾难。

  

 

 

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发布时间:08:30:23

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