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簡單介紹Python中利用生成器實現(xiàn)的并發(fā)編程

系統(tǒng) 1531 0

我們都知道并發(fā)(不是并行)編程目前有四種方式,多進程,多線程,異步,和協(xié)程。

多進程編程在python中有類似C的os.fork,當(dāng)然還有更高層封裝的multiprocessing標(biāo)準(zhǔn)庫,在之前寫過的python高可用程序設(shè)計方法中提供了類似nginx中master process和worker process間信號處理的方式,保證了業(yè)務(wù)進程的退出可以被主進程感知。

多線程編程python中有Thread和threading,在linux下所謂的線程,實際上是LWP輕量級進程,其在內(nèi)核中具有和進程相同的調(diào)度方式,有關(guān)LWP,COW(寫時拷貝),fork,vfork,clone等的資料較多,這里不再贅述。

異步在linux下主要有三種實現(xiàn)select,poll,epoll,關(guān)于異步不是本文的重點。

說協(xié)程肯定要說yield,我們先來看一個例子:

            
#coding=utf-8
import time
import sys
# 生產(chǎn)者
def produce(l):
  i=0
  while 1:
    if i < 5:
      l.append(i)
      yield i
      i=i+1
      time.sleep(1)
    else:
      return
   
# 消費者
def consume(l):
  p = produce(l)
  while 1:
    try:
      p.next()
      while len(l) > 0:
        print l.pop()
    except StopIteration:
      sys.exit(0)
l = []
consume(l)

          

在上面的例子中,當(dāng)程序執(zhí)行到produce的yield i時,返回了一個generator,當(dāng)我們在custom中調(diào)用p.next(),程序又返回到produce的yield i繼續(xù)執(zhí)行,這樣l中又append了元素,然后我們print l.pop(),直到p.next()引發(fā)了StopIteration異常。

通過上面的例子我們看到協(xié)程的調(diào)度對于內(nèi)核來說是不可見的,協(xié)程間是協(xié)同調(diào)度的,這使得并發(fā)量在上萬的時候,協(xié)程的性能是遠高于線程的。

            
import stackless
import urllib2
def output():
  while 1:
    url=chan.receive()
    print url
    f=urllib2.urlopen(url)
    #print f.read()
    print stackless.getcurrent()
   
def input():
  f=open('url.txt')
  l=f.readlines()
  for i in l:
    chan.send(i)
chan=stackless.channel()
[stackless.tasklet(output)() for i in xrange(10)]
stackless.tasklet(input)()
stackless.run()

          

關(guān)于協(xié)程,可以參考greenlet,stackless,gevent,eventlet等的實現(xiàn)。


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