当前位置:   article > 正文

Python高级 10 -协程_create_task 是多线程的吗

create_task 是多线程的吗

内容

1.协程

协程介绍
协程,又称为微线程,它是实现多任务的另一种方式,只不过是比线程更小的执行单元。因为它自带CPU的上下文,这样只要在合适的时机,我们就可以把一个协程切换到另一个协程。

CPU上下文(CPU寄存器和程序计数器):

  • CPU寄存器是CPU的内置的容量小,但速度极快的内存。
  • 程序计数器则是用来存储CPU正在执行的指令位置、或者即将执行的下一条指令位置。

协程与线程差异

  • 线程:每个线程都有自己缓存Cache等等数据,操作系统还会做这些数据的恢复操作。所以线程的切换非常消耗性能。
  • 协程:单纯的操作CPU的上下文,所以一秒切换上百万次系统都能抗住。所以完成多任务的效率比线程和进程都高

2. yield 实现协程

yield实现协程

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

生成器扩展

  • next(g)预激活
  • g.send(None)预激活
  • g.send(“需发送的值”)激活yield并且发送值
    • 注意:此前必须有预激活也就是next(g)或g.send(None)
  • 生成器函数的返回值在异常中

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
— 2
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
— 3
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3. yield from

作用:

  • 1.替代产出值的嵌套for循环
  • 2.yield from的主要功能是打开双向通道,把最外层的调用方与最内层的子生成器连接起来。因为yield from的异常捕获更为完善。

替代产出值的嵌套for循环

在这里插入图片描述
—2
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
yield from的主要功能是打开双向通道

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
使用yield from

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4. greenlet实现协程

greenlet实现

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5. gevent实现协程

gevent介绍
greenlet已经实现了协程,但是这个还的人工切换,就很麻烦,python还有一个比greenlet更强大的并且能够自动切换任务的模块gevent

原理: 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

gevent使用

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6. 异步编程

同步与异步

同步:是指代码调用IO操作时,必须等待IO操作完成才返回的调用方式,多个任务之间执行的时候要求有先后顺序,必须一个先执行完成之后,另一个才能继续执行, 只有一个主线

异步:是指代码调用IO操作时,不必等IO操作完成就返回的调用方式,多个任务之间执行没有先后顺序,可以同时运行,执行的先后顺序不会有什么影响,存在的多条运行主线

async/await实现协程
Python中使用协程最常用的库就是asyncio

  • async/await 关键字:python3.5用于定义协程的关键字,async定义一个协程,await用于挂起阻塞的异步调用接口。
  • coroutine 协程:协程对象,只一个使用async关键字定义的函数,他的调用不会立即执行函数,而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环中,由事件循环调用。
  • event_loop 事件循环:相当于一个无限循环,我们可以把一些函数注册到这个事件循环上,当满足条件时,就会调用对应的处理方法。
  • task 任务:一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数,任务则是对协程的进一步封装,其中包含任务的各种状态。
  • future:代表将来执行或没有执行的任务结果。它与task没有本质的区别。

快速上手
协程函数,定义函数时候 async def 函数名 。
协程对象,执行 协程函数() 得到的协程对象。

在这里插入图片描述

await

在这里插入图片描述
Tasks

Tasks用于并发调度协程,通过asyncio.create_task(协程对象)的方式创建Task对象,这样可以让协程加入事件循环中等待被调度执行。除了使用 asyncio.create_task() 函数以外,还可以用低层级的 loop.create_task() 或 ensure_future() 函数。不建议手动实例化 Task 对象。

注意:asyncio.create_task() 函数在 Python 3.7 中被加入。在 Python 3.7 之前,可以改用低层级的 asyncio.ensure_future() 函数。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

7. 简单总结

  • 进程是资源分配的单位
  • 线程是操作系统调度的单位
  • 进程切换需要的资源很最大,效率很低
  • 线程切换需要的资源一般,效率一般
  • 协程切换任务资源很小,效率高
  • 多进程、多线程根据cpu核数不一样可能是并行的,但是协程是在一个线程中 所以是并发
声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/你好赵伟/article/detail/243159?site
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号