协程基础

之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把CPU的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。

随着我们对于效率的追求不断提高，基于单线程来实现并发又成为一个新的课题，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。

为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态。

CPU正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长。

ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态。

一：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。

为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下：

yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级
send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换

二、协程

协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。

一句话说明什么是协程：协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。

需要强调的是：

Python的线程属于内核级别的，即由操作系统控制调度(如单线程遇到IO或执行时间过长就会*交出CPU执行权限，切换其他线程运行)
单线程内开启协程，一旦遇到IO，就会从应用程序级别(而非操作系统)控制切换，从此来提升效率(！！！非IO操作的切换与效率无关)

对比操作系统控制线程的切换，用户在单线程内控制协程的切换。

优点：

协程的切换开销更小，属于程序级别的切换，操作系统完全感知不到，因而更加轻量级
单线程内的久可以实现并发的效果，最大限度的利用CPU

缺点：

协程的本质是单线程下，无法利用多核，可以是一个程序开启多个进程，每个进程内开启多个线程，每个线程内开启协程。
协程指的是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程。

总结协程特点：

必须在只有一个单线程里是实现并发
修改共享数据不需要加锁
用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
附加：一个协程遇到IO操作自动切换到其他协程(如何实现检测IO、yield、greenlet都无法实现，就用到了gevent模块(select机制))

1.1通过yield实现协程

code

import time
def func1():
    while True:
        1000000+1
        yield
 
def func2():
    g = func1()
    for i in range(100000000):
        i+1
        next(g)
 
start = time.time()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start) # 28.522686004638672
 
### 对比通过yeild切换运行的时间反而比串行更消耗时间，这样实现的携程是没有意义的。
 
def func3():
    for i in range(100000000):
        i+1
def func4():
    for i in range(100000000):
        i+1
 
start = time.time()
func3()
func4()
stop = time.time()
print(stop - start) # 17.141255140304565

outputs

macname@MacdeMacBook-Pro py % python3 cccccc.py
12.473785877227783
9.323302745819092
macname@MacdeMacBook-Pro py %

二、协程

1.1通过yield实现协程

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