先介紹下什么是協(xié)程：

　　協(xié)程，又稱微線程，纖程，英文名Coroutine。協(xié)程的作用，是在執(zhí)行函數(shù)A時，可以隨時中斷，去執(zhí)行函數(shù)B，然后中斷繼續(xù)執(zhí)行函數(shù)A（可以自由切換）。但這一過程并不是函數(shù)調(diào)用（沒有調(diào)用語句），這一整個過程看似像多線程，然而協(xié)程只有一個線程執(zhí)行。

是不是有點(diǎn)沒看懂，沒事，我們下面會解釋。要理解協(xié)程是什么，首先需要理解yield，這里簡單介紹下，yield可以理解為生成器，yield item這行代碼會產(chǎn)出一個值，提供給next(...)的調(diào)用方; 此外，還會作出讓步，暫停執(zhí)行生成器，讓調(diào)用方繼續(xù)工作，直到需要使用另一個值時再調(diào)用next()。調(diào)用方會從生成器中拉取值，但是在協(xié)程中，yield關(guān)鍵字一般是在表達(dá)式右邊(如,data=yield)，協(xié)程可以從調(diào)用方接收數(shù)據(jù)，也可以產(chǎn)出數(shù)據(jù)，下面看一個簡單的例子：

>>> def simple_coroutine():
...  print('coroutine start')
...  x = yield
...  print('coroutine recive:',x)
...  
>>> my_co=simple_coroutine()
>>> my_co
<generator object simple_coroutine at 0x1085174f8>
>>> next(my_co)
coroutine start
>>> my_co.send(42)
coroutine recive: 42
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
StopIteration

其中x = yield就是精髓部分，意思是從客戶端獲取數(shù)據(jù)，產(chǎn)出None,因為yield關(guān)鍵字右邊沒有表達(dá)式， 而協(xié)程在創(chuàng)建完成之后，是沒有啟動的，沒有在yield處暫停，所以需要調(diào)用next()函數(shù)，啟動協(xié)程，在調(diào)用my_co.send(42)之后，協(xié)程定義體中的yield表達(dá)式會計算出42，現(xiàn)在協(xié)程恢復(fù)，一直運(yùn)行到下一個yield表達(dá)式，或者終止，在最后，控制權(quán)流動到協(xié)程定義體的末尾，生成器拋出StopIteration異常。

協(xié)程有四個狀態(tài)，如下：

• 'GEN_CREATED' 等待開始執(zhí)行。
• 'GEN_RUNNING' 解釋器正在執(zhí)行。
• 'GEN_SUSPENDED' 在 yield 表達(dá)式處暫停。
• 'GEN_CLOSED' 執(zhí)行結(jié)束。

當(dāng)前狀態(tài)可以使用inspect.getgeneratorstate來確定，如下：

>>> import inspect
>>> inspect.getgeneratorstate(my_co)
'GEN_CLOSED'

這里再解釋下next(my_co),如果在創(chuàng)建好協(xié)程對象之后，立即把None之外的值發(fā)送給它，會出現(xiàn)如下錯誤：

>>> my_co=simple_coroutine()
>>> my_co.send(42)
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: can't send non-None value to a just-started generator
>>> my_co=simple_coroutine()
>>> my_co.send(None)
coroutine start

最先調(diào)用 next(my_co) 函數(shù)這一步通常稱為“預(yù)激”(prime)協(xié)程(即，讓協(xié)程向前執(zhí)行到第一個 yield 表達(dá)式，準(zhǔn)備好作為活躍的協(xié)程使用)。

再參考下面這個例子：

>>> def simple_coro2(a):
...  print('-> Started: a =', a)
...  b = yield a
...  print('-> Received: b =', b)
...  c = yield a + b
...  print('-> Received: c =', c)
...  
>>> my_coro2 = simple_coro2(14)
>>> from inspect import getgeneratorstate
>>> getgeneratorstate(my_coro2)
'GEN_CREATED'
>>> next(my_coro2) # 協(xié)程執(zhí)行到`b = yield a`處暫停，等待為b賦值，
-> Started: a = 14
14
>>> getgeneratorstate(my_coro2) 
'GEN_SUSPENDED' #從狀態(tài)也可以看到，當(dāng)前是暫停狀態(tài)。
>>> my_coro2.send(28) #將28發(fā)送到協(xié)程，計算yield表達(dá)式，并把結(jié)果綁定到b，產(chǎn)出a+b的值，然后暫停。
-> Received: b = 28
42
>>> my_coro2.send(99)
-> Received: c = 99
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> getgeneratorstate(my_coro2)
'GEN_CLOSED'

simple_coro2的執(zhí)行過程如下圖所示:

• 調(diào)用next(my_coro2)，打印第一個消息，然后執(zhí)行yield a，產(chǎn)出數(shù)字 14。
• 調(diào)用my_coro2.send(28)，把28賦值給b，打印第二個消息，然后執(zhí)行yield a + b，產(chǎn) 出數(shù)字 42。
• 調(diào)用my_coro2.send(99)，把 99 賦值給 c，打印第三個消息，協(xié)程終止。

說了這么多，我們?yōu)槭裁匆脜f(xié)程呢，下面我們再看看它的優(yōu)勢是什么:

• 執(zhí)行效率極高，因為子程序切換（函數(shù)）不是線程切換，由程序自身控制，沒有切換線程的開銷。所以與多線程相比，線程的數(shù)量越多，協(xié)程性能的優(yōu)勢越明顯。
• 不需要多線程的鎖機(jī)制，因為只有一個線程，也不存在同時寫變量沖突，在控制共享資源時也不需要加鎖，因此執(zhí)行效率高很多。

說明：協(xié)程可以處理IO密集型程序的效率問題，但是處理CPU密集型不是它的長處，如要充分發(fā)揮CPU利用率可以結(jié)合多進(jìn)程+協(xié)程。

下面看最后一個例子，傳統(tǒng)的生產(chǎn)者-消費(fèi)者模型是一個線程寫消息，一個線程取消息，通過鎖機(jī)制控制隊列和等待，但一不小心就可能死鎖。

如果改用協(xié)程，生產(chǎn)者生產(chǎn)消息后，直接通過yield跳轉(zhuǎn)到消費(fèi)者開始執(zhí)行，待消費(fèi)者執(zhí)行完畢后，切換回生產(chǎn)者繼續(xù)生產(chǎn)，效率極高：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
from urllib.parse import urlparse

start_url = 'https://www.cnblogs.com'
trust_host = 'www.cnblogs.com'
ignore_path = []
history_urls = []


def parse_html(html):
  soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
  print(soup.title)
  links = soup.find_all('a', href=True)
  return (a['href'] for a in links if a['href'])


def parse_url(url):
  url = url.strip()

  if url.find('#') >= 0:
    url = url.split('#')[0]
  if not url:
    return None
  if url.find('javascript:') >= 0:
    return None

  for f in ignore_path:
    if f in url:
      return None
  if url.find('http') < 0:
    url = start_url + url
    return url
  parse = urlparse(url)
  if parse.hostname == trust_host:
    return url


def consumer():
  html = ''
  while True:
    url = yield html
    if url:
      print('[CONSUMER] Consuming %s...' % url)
      rsp = requests.get(url)
      html = rsp.content


def produce(c):
  next(c)

  def do_work(urls):
    for u in urls:
      if u not in history_urls:
        history_urls.append(u)
        print('[PRODUCER] Producing %s...' % u)
        html = c.send(u)
        results = parse_html(html)
        work_urls = (x for x in map(parse_url, results) if x)
        do_work(work_urls)

  do_work([start_url])
  c.close()


if __name__ == '__main__':
  c = consumer()
  produce(c)
  print(len(history_urls))

首先consumer函數(shù)是一個generator,在開始執(zhí)行之后：

1. 調(diào)用next(c)啟動生成器；
2. 進(jìn)入do_work，這是一個遞歸調(diào)用，其內(nèi)部將url傳遞給consumer，由consumer來發(fā)出請求，獲取到html信息，返回給produce,
3. produce解析html，獲取url數(shù)據(jù)，繼續(xù)生產(chǎn)url，
4. 當(dāng)所有的url都在history_urls中，也就是說我們已經(jīng)爬取了所有的url地址，結(jié)束遞歸調(diào)用
5. 調(diào)用c.close()，關(guān)閉consumer，整個過程結(jié)束。

可以看到，我們的整個流程無鎖，由一個線程執(zhí)行，produce和consumer協(xié)作完成任務(wù)，所以稱為“協(xié)程”，而非線程的搶占式多任務(wù)。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，謝謝大家對腳本之家的支持。

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