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并发编程模型主要有: 多进程,多线程,事件驱动, 协程. gevent 是基于协程的异步框架,它需要依赖于greenlet.gevent有什么样的优势? 先来通过一个简单的例子对比同步执行一个方法和使用gevent的异步方式.
普通的单线程同步执行任务
import timedef sync_task()…gevent 入门篇
并发编程模型主要有: 多进程,多线程,事件驱动, 协程. gevent 是基于协程的异步框架,它需要依赖于greenlet.gevent有什么样的优势? 先来通过一个简单的例子对比同步执行一个方法和使用gevent的异步方式.
普通的单线程同步执行任务
import timedef sync_task():#do somethingtime.sleep(1)def sync_run():start time.time()for i in range(10):sync_task()end time.time()print(sync task executed in %f second%(end-start))打印结果: async task executed in 10.012671 second
如果换成多线程会是什么情况呢?
import threadingdef multi_thread_run():start time.time()for i in range(10):t threading.Thread(targetsync_task)t.start()end time.time()print(multi thread task executed in %f second%(end-start))打印结果是:multi thread task executed in 0.002425 second, 呵呵,这个时间简直亮瞎了, 其实这段程序有问题,子线程还没执行完时,主线程就结束了,因此时间才那么短,其实要稍稍修改:
def multi_thread_run():start time.time()threads []for i in range(300):t threading.Thread(targetsync_task)threads.append(t)t.start()for t in threads:t.join()end time.time()print(multi thread task executed in %f second%(end-start))等所有子线程执行完之后再执行主线程,看看打印结果:
multi thread task executed in 1.002796 second这是一个比较正常的结果.
换成gevent后会怎样呢?
import gevent
def async_task():#do somethinggevent.sleep(1)def async_run():start time.time()coroutins []for i in range(10):coroutins.append(gevent.spawn(async_task))gevent.joinall(coroutins)end time.time()print(async task executed in %f second%(end-start))打印输出:async task executed in 1.002012 second gevent.spawn()方法会创建一个协程实例,gevent.joinall()是使所有的线程执行完了之后在运行主线程,这跟多线程编程是同样的概念. 发现gevent比多线程也没快多少,那gevent究竟有什么优势.现在假设把上面的10替换成1000,也就是1000线程与1000个coroutine之间的比较,会出现什么结果呢?如果是用线程的话直接报错了:thread.error: cant start new thread.而用协程就不会出现这种问题.
coroutine相比thread的优势在于:
创建threade的成本高,而创建coroutine的成本很低thread的上下文切换成本高,而coroutin的切换速度很快thread的上下文切换取决于cpu,而coroutine由自己控制
先介绍到这里,下次接着聊
参考淺談coroutine與gevent
