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概述
本文通过运行一段 Python 小程序，模仿一个实在的工作。比拟在多线程（Multi-thread）和在多协程（Coroutine）环境下的编程实现。发现和解释一些乏味的景象。以期为大家带来一些对协程的直观感触，加深对这种陈腐事物的了解。
Python 中的协程
协程（coroutine）是一个有很长历史的概念，它是计算机程序的一类组件，推广了合作式多任务的子程序。其具体的概念和历史请参照维基百科中的条目：https://en.wikipedia.org/wiki…
Python 天生反对的生成器 (generator) 其实就是协程的一种实现，生成器容许执行被挂起与被复原。然而因为不足更多语法上的反对，以及不足利用生成器实现异步编程的成熟模式，限度了生成器作为协程参加合作式多任务编程的用处。不过当初状况产生的扭转，Python 自 3.6 版本开始增加了 async/await 的语法间接反对协程的异步编程，同时在 asyncio 库中提供了协程编程的接口以及必要的根底实现。社区也在一直致力为现有的 IO 库提供异步的版本以便用于协程开发环境，例如 http client 目前至多在 aiohttp 以及 tornado 中都提供了可用于协程的异步版本。咱们晓得 IO 操作天生是异步的，为了适应广泛应用的同步编程模式，很多的 IO 库都采纳阻塞调用者的形式来实现同步。这样尽管简化了编程，可也带来的并行度不高的问题。在一些有大量耗时 IO 操作的环境里，利用不得不忍耐串行操作造成的漫长期待，或是转向多过程（Multi-Process）多线程编程以期进步并行水平。而多过程多线程编程又会引入争用、通信，同步、爱护等辣手的问题。而且咱们晓得即便是作为轻量级的线程也会对应一个独立的运行栈。线程的调度和切换不可避免地包含运行栈的切换和加载。如果在一个过程中有成千盈百的线程，那么相应的调度开销会急剧回升到难以忍受的水平。而且线程之间的同步和互锁也将成为一个噩梦。除去 boss 级别的死锁问题，其余任何的 bug 或是缺点在多线程环境下都难于重现和追踪，这是因为线程的调度有很大的随机性。
一个 Python 小程序
上面是一个 Python 的小程序，能够在 Python3.8 或者更新的版本上运行。
import threading
import time
import asyncio
def gen():
s = 0
while s < 1000:
yield s
s += 1
def unsafe_thread_worker(g):
t = 0
try:
while True:
v = next(g)
time.sleep(0.01)
t += v
except StopIteration:
print(f"{t}")
async def wrong_coroutine_worker(g):
t = 0
try:
while True:
v = next(g)
time.sleep(0.01)
t += v
except StopIteration:
print(f"{t}")
async def starter_with_wrong_workers():
tasks = []
for _ in range(10):
task = asyncio.create_task(wrong_coroutine_worker(g))
tasks.append(task)
await asyncio.gather(*tasks)
async def right_coroutine_worker(g):
t = 0
try:
while True:
v = next(g)
await asyncio.sleep(0.01)
t += v
except StopIteration:
print(f"{t}")
async def starter_with_right_workers():
tasks = []
for _ in range(10):
task = asyncio.create_task(right_coroutine_worker(g))
tasks.append(task)
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == '__main__':
print('----------------- Sequence -----------------')
g = gen()
started_at = time.monotonic()
t = 0
for v in g:
time.sleep(0.01)
t += v
print(t)
total_time = time.monotonic() - started_at
print(f'total time consumed: {total_time:.2f} seconds')
print('----------------- Unsafe threading -----------------')
g = gen()
started_at = time.monotonic()
threads =[]
for _ in range(10):
w = threading.Thread(target=unsafe_thread_worker, args=[g])
w.start()
threads.append(w)
for w in threads:
w.join()
total_time = time.monotonic() - started_at
print(f'total time consumed: {total_time:.2f} seconds')
print('----------------- Async with wrong coroutine -----------------')
g = gen()
started_at = time.monotonic()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(starter_with_wrong_workers())
total_time = time.monotonic() - started_at
print(f'total time consumed: {total_time:.2f} seconds')
print('----------------- Async with right coroutine -----------------')
g = gen()
started_at = time.monotonic()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(starter_with_right_workers())
total_time = time.monotonic() - started_at
print(f'total time consumed: {total_time:.2f} seconds')
一个典型的运行输入看起来像是这个样子的：
----------------- Sequence -----------------
499500
total time consumed: 10.53 seconds
----------------- Unsafe threading -----------------
49804 49609
50033
49682
49574
50005
50143
50069 50219
50362
total time consumed: 1.09 seconds
----------------- Async with wrong coroutine -----------------
499500
0
0
0
0
0
0
0
0
0
total time consumed: 10.55 seconds
----------------- Async with right coroutine -----------------
49500
49967
49973
50100
49965
50000
49968
49963
49964
50100
total time consumed: 1.16 seconds
这个小程序实际上模仿了一个常见的实在工作。构想咱们通过一个 http 的数据 API 一页一页地获取一个比拟大地数据集。每页数据通过一个带有页号或是起始地位的 URL 予以标识，而后通过向 API 服务器发送一个 http request，并解析返回的 http response 中所蕴含的数据。其中的 http 拜访显然是一个耗时的 IO 操作。返回数据的解析和解决是一个计算密集型的操作，相比 IO 期待，其耗费的工夫不值一提。那个生成器 gen 能够看作是一个数据页面 URL 的生成器，也就是工作生成器。而后咱们应用 sleep 来模仿一个耗时的 IO 操作，应用加法来模仿数据的合并与剖析。你也能够把这个小程序设想成为一个网络爬虫，咱们在一个全局的列表里保留了所有指标网站的地址，而后或串行或并行地拜访所有地指标，取回咱们感兴趣的数据存储并合并剖析。
总之，咱们有 1000 个比拟独立的小工作，每个工作有一个耗时 0.01 秒的 IO 操作。