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理解Python的协程(Coroutine)

由于GIL的存在,导致Python多线程性能甚至比单线程更糟。

GIL: 全局解释器锁(英语:Global Interpreter Lock,缩写GIL),是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制,它使得任何时刻仅有一个线程在执行。[1]即便在多核心处理器上,使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程。

于是出现了协程(Coroutine)这么个东西。

协程: 协程,又称微线程,纤程,英文名Coroutine。协程的作用,是在执行函数A时,可以随时中断,去执行函数B,然后中断继续执行函数A(可以自由切换)。但这一过程并不是函数调用(没有调用语句),这一整个过程看似像多线程,然而协程只有一个线程执行.

协程由于由程序主动控制切换,没有线程切换的开销,所以执行效率极高。对于IO密集型任务非常适用,如果是cpu密集型,推荐多进程+协程的方式。

在Python3.4之前,官方没有对协程的支持,存在一些三方库的实现,比如gevent和Tornado。3.4之后就内置了asyncio标准库,官方真正实现了协程这一特性。

而Python对协程的支持,是通过Generator实现的,协程是遵循某些规则的生成器。因此,我们在了解协程之前,我们先要学习生成器。

生成器(Generator)

我们这里主要讨论yieldyield from这两个表达式,这两个表达式和协程的实现息息相关。

  • Python2.5中引入yield表达式,参见PEP342
  • Python3.3中增加yield from语法,参见PEP380

方法中包含yield表达式后,Python会将其视作generator对象,不再是普通的方法。

yield表达式的使用

我们先来看该表达式的具体使用:

def test():     print("generator start")     n = 1     while True:         yield_expression_value = yield n         print("yield_expression_value = %d" % yield_expression_value)         n += 1   # ①创建generator对象 generator = test() print(type(generator))  print("n---------------n")  # ②启动generator next_result = generator.__next__() print("next_result = %d" % next_result)  print("n---------------n")  # ③发送值给yield表达式 send_result = generator.send(666) print("send_result = %d" % send_result) 

执行结果:

<class 'generator'>  ---------------  generator start next_result = 1  ---------------  yield_expression_value = 666 send_result = 2 

方法说明:

  • __next__()方法: 作用是启动或者恢复generator的执行,相当于send(None)

  • send(value)方法:作用是发送值给yield表达式。启动generator则是调用send(None)

执行结果的说明:

  • ①创建generator对象:包含yield表达式的函数将不再是一个函数,调用之后将会返回generator对象

  • ②启动generator:使用生成器之前需要先调用__next__或者send(None),否则将报错。启动generator后,代码将执行到yield出现的位置,也就是执行到yield n,然后将n传递到generator.__next__()这行的返回值。(注意,生成器执行到yield n后将暂停在这里,直到下一次生成器被启动)

  • ③发送值给yield表达式:调用send方法可以发送值给yield表达式,同时恢复生成器的执行。生成器从上次中断的位置继续向下执行,然后遇到下一个yield,生成器再次暂停,切换到主函数打印出send_result。

理解这个demo的关键是:生成器启动或恢复执行一次,将会在yield处暂停。上面的第②步仅仅执行到了yield n,并没有执行到赋值语句,到了第③步,生成器恢复执行才给yield_expression_value赋值。

生产者和消费者模型

上面的例子中,代码中断–>切换执行,体现出了协程的部分特点。

我们再举一个生产者、消费者的例子,这个例子来自廖雪峰的Python教程

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。

现在改用协程,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。

def consumer():     print("[CONSUMER] start")     r = 'start'     while True:         n = yield r         if not n:             print("n is empty")             continue         print("[CONSUMER] Consumer is consuming %s" % n)         r = "200 ok"   def producer(c):     # 启动generator     start_value = c.send(None)     print(start_value)     n = 0     while n < 3:         n += 1         print("[PRODUCER] Producer is producing %d" % n)         r = c.send(n)         print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)     # 关闭generator     c.close()   # 创建生成器 c = consumer() # 传入generator producer(c) 

执行结果:

[CONSUMER] start start [PRODUCER] producer is producing 1 [CONSUMER] consumer is consuming 1 [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] producer is producing 2 [CONSUMER] consumer is consuming 2 [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] producer is producing 3 [CONSUMER] consumer is consuming 3 [PRODUCER] Consumer return: 200 ok 

注意到consumer函数是一个generator,把一个consumer传入produce后:

  1. 首先调用c.send(None)启动生成器;
  2. 然后,一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行;
  3. consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回;
  4. produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息;
  5. 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,produceconsumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。

yield from表达式

Python3.3版本新增yield from语法,新语法用于将一个生成器部分操作委托给另一个生成器。此外,允许子生成器(即yield from后的“参数”)返回一个值,该值可供委派生成器(即包含yield from的生成器)使用。并且在委派生成器中,可对子生成器进行优化。

我们先来看最简单的应用,例如:

# 子生成器 def test(n):     i = 0     while i < n:         yield i         i += 1  # 委派生成器 def test_yield_from(n):     print("test_yield_from start")     yield from test(n)     print("test_yield_from end")   for i in test_yield_from(3):     print(i) 

输出:

test_yield_from start 0 1 2 test_yield_from end 

这里我们仅仅给这个生成器添加了一些打印,如果是正式的代码中,你可以添加正常的执行逻辑。

如果上面的test_yield_from函数中有两个yield from语句,将串行执行。比如将上面的test_yield_from函数改写成这样:

def test_yield_from(n):     print("test_yield_from start")     yield from test(n)     print("test_yield_from doing")     yield from test(n)     print("test_yield_from end") 

将输出:

test_yield_from start 0 1 2 test_yield_from doing 0 1 2 test_yield_from end 

在这里,yield from起到的作用相当于下面写法的简写形式

for item in test(n):     yield item 

看起来这个yield from也没做什么大不了的事,其实它还帮我们处理了异常之类的。具体可以看stackoverflow上的这个问题:In practice, what are the main uses for the new “yield from” syntax in Python 3.3?

协程(Coroutine)

  • Python3.4开始,新增了asyncio相关的API,语法使用@asyncio.coroutineyield from实现协程
  • Python3.5中引入async/await语法,参见PEP492

我们先来看Python3.4的实现。

@asyncio.coroutine

Python3.4中,使用@asyncio.coroutine装饰的函数称为协程。不过没有从语法层面进行严格约束。

对装饰器不了解的小伙伴可以看我的上一篇博客–《理解Python装饰器》

对于Python原生支持的协程来说,Python对协程和生成器做了一些区分,便于消除这两个不同但相关的概念的歧义:

  • 标记了@asyncio.coroutine装饰器的函数称为协程函数,iscoroutinefunction()方法返回True
  • 调用协程函数返回的对象称为协程对象,iscoroutine()函数返回True

举个栗子,我们给上面yield from的demo中添加@asyncio.coroutine

import asyncio  ...  @asyncio.coroutine def test_yield_from(n):     ...  # 是否是协程函数 print(asyncio.iscoroutinefunction(test_yield_from)) # 是否是协程对象 print(asyncio.iscoroutine(test_yield_from(3))) 

毫无疑问输出结果是True。

可以看下@asyncio.coroutine的源码中查看其做了什么,我将其源码简化下,大致如下:

import functools import types import inspect  def coroutine(func):     # 判断是否是生成器     if inspect.isgeneratorfunction(func):         coro = func     else:         # 将普通函数变成generator         @functools.wraps(func)         def coro(*args, **kw):             res = func(*args, **kw)             res = yield from res             return res     # 将generator转换成coroutine     wrapper = types.coroutine(coro)     # For iscoroutinefunction().     wrapper._is_coroutine = True     return wrapper 

将这个装饰器标记在一个生成器上,就会将其转换成coroutine。

然后,我们来实际使用下@asyncio.coroutineyield from

import asyncio  @asyncio.coroutine def compute(x, y):     print("Compute %s + %s ..." % (x, y))     yield from asyncio.sleep(1.0)     return x + y  @asyncio.coroutine def print_sum(x, y):     result = yield from compute(x, y)     print("%s + %s = %s" % (x, y, result))  loop = asyncio.get_event_loop() print("start") # 中断调用,直到协程执行结束 loop.run_until_complete(print_sum(1, 2)) print("end") loop.close() 

执行结果:

start Compute 1 + 2 ... 1 + 2 = 3 end 

print_sum这个协程中调用了子协程compute,它将等待compute执行结束才返回结果。

这个demo点调用流程如下图:

理解Python的协程(Coroutine)

tulip_coro.png

EventLoop将会把print_sum封装成Task对象

流程图展示了这个demo的控制流程,不过没有展示其全部细节。比如其中“暂停”的1s,实际上创建了一个future对象, 然后通过BaseEventLoop.call_later()在1s后唤醒这个任务。

值得注意的是,@asyncio.coroutine将在Python3.10版本中移除。

async/await

Python3.5开始引入async/await语法(PEP 492),用来简化协程的使用并且便于理解。

async/await实际上只是@asyncio.coroutineyield from的语法糖:

  • @asyncio.coroutine替换为async
  • yield from替换为await

即可。

比如上面的例子:

import asyncio   async def compute(x, y):     print("Compute %s + %s ..." % (x, y))     await asyncio.sleep(1.0)     return x + y   async def print_sum(x, y):     result = await compute(x, y)     print("%s + %s = %s" % (x, y, result))   loop = asyncio.get_event_loop() print("start") loop.run_until_complete(print_sum(1, 2)) print("end") loop.close() 

我们再来看一个asyncio中Future的例子:

import asyncio  future = asyncio.Future()   async def coro1():     print("wait 1 second")     await asyncio.sleep(1)     print("set_result")     future.set_result('data')   async def coro2():     result = await future     print(result)   loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait([     coro1()     coro2() ])) loop.close() 

输出结果:

wait 1 second (大约等待1秒) set_result data 

这里await后面跟随的future对象,协程中yield from或者await后面可以调用future对象,其作用是:暂停协程,直到future执行结束或者返回result或抛出异常。

而在我们的例子中,await future必须要等待future.set_result('data')后才能够结束。将coro2()作为第二个协程可能体现得不够明显,可以将协程的调用改成这样:

loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait([     # coro1(),     coro2(),     coro1() ])) loop.close() 

输出的结果仍旧与上面相同。

其实,async这个关键字的用法不止能用在函数上,还有async with异步上下文管理器,async for异步迭代器. 对这些感兴趣且觉得有用的可以网上找找资料,这里限于篇幅就不过多展开了。

总结

本文就生成器和协程做了一些学习、探究和总结,不过并没有做过多深入的研究。权且作为入门到一个笔记,之后将会尝试自己实现一下异步API,希望有助于理解学习。

参考链接

Python协程 https://thief.one/2017/02/20/Python%E5%8D%8F%E7%A8%8B/

http://www.dabeaz.com/coroutines/Coroutines.pdf

Coroutines

How the heck does async/await work in Python 3.5

Python3.4协程文档

Python3.5协程文档

廖雪峰的Python教程–协程

原文始发于:理解Python的协程(Coroutine)

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