python之yield（二）

前言

建立前文提到的yield基本应用，协程概念之后，在续一些协程衍生出的异步应用。经常会听到并发和并行，同步和异步那么就简单梳理下这几个到底应该怎样理解。

并发和并行

并发：是程序结构上的概念，指你实现的程序是否支持多个动作。所以并发是指：你实现的程序是并发的，或者说你实现的系统是并发的，实质就是你实现的系统支持多个动作。例如你这个人既支持画图，也支持写文章这个两个动作，说明你“人”这个系统是并发的。
并行：指在同一时刻，同时执行多个操作。这个从直观感觉上说，就是并行指程序运行过程中，否同时执行多个事件。直观感受，单核操作系统是不能达到并行目的，因为一个cpu一个时间只能执行一个东西，多核才是执行并行的基础。既有两个人，同时执行画图，写文章这两件事。同一时间点，这两件事都在执行。

同步和异步

同步：发起一个调用，没得到调用结果，就不返回。
异步：发起一个调用结果，没等调用结束，就已经返回。

阻塞和非阻塞

阻塞：线程和进程在访问数据时遇到需要等待返回时执行等待。
非阻塞：线程和进程访问数据时遇到等待返回，挂起当前线程或进程，转而执行其他线程或进程。

一个很好的示例说明同步阻塞，同步非阻塞，异步阻塞，异步费阻塞的示例：
同步阻塞：小明一直盯着下载进度条，到 100% 的时候就完成。
同步非阻塞：小明提交下载任务后就去干别的，每过一段时间就去瞄一眼进度条，看到 100% 就完成。
异步阻塞：小明换了个有下载完成通知功能的软件，下载完成就“叮”一声。不过小明仍然一直等待“叮”的声音（看起来很傻，不是吗）
异步非阻塞：仍然是那个会“叮”一声的下载软件，小明提交下载任务后就去干别的，听到“叮”的一声就知道完成了。

实际使用

结合我们之前描述的协程概念可以知道，我们使用协程实现的程序就是异步非阻塞。这一套实用性，可以说非常广泛。举个例子：
用过mongodb都知道，如果要是在海量数据中match一些复合条件的数据出来，一定会有一个等待的时间，且假定你的程序是单进程，单线程的。那么现在要求运行5个match数据的操作，每个操作都是一秒。通常阻塞的就会按部就班一个一个运行，最终至少5秒得到结果。可是如果你运用异步机制，每个match操作在读取停顿，立马返回主调函数，继续执行下一个match，一次类推，这样相当于5个match在同时等待，最终耗时1秒多。
如果换多线程使用：看似并行，别忘了python中GIL限制，实际上也是单线程执行的，只是系统会自动切换。那么增加了操作系统线程间切换的开销，一定不会快于上面的协程实现。因为这个程序主要耗时是等待从mongodb中读取数据。
如果换做多进程：这个是真实并行，但是效率同协程比起来，基本相同，可是这个会增加系统额外的内存开销，因为每个进程都要占据自己的独立运行空间。
所以对于IO（数据库读写，网络访问，文件读写等）密集型的，协程能够极大提高效率。因为这是我们人为知道在等待耗时的地方调出继续执行。

Gevent

概述

Gevent是一个python第三方库来支持协程，并不是简单的让编者自己用yield实现。其以greenlet为核心，pip在安装gevent时会自动安装greenlet。Gevent框架实现异，也是利用了linux epoll事件监听机制。

用法

具体用法我们通过一个示例了解：

import geventdef foo():    print('Running in foo')    gevent.sleep(0) #不同于time.sleep(n)    print('Explicit context switch to foo again')def bar():    print('Explicit context to bar')    gevent.sleep(0)    print('Implicit context switch back to bar')gevent.joinall([    gevent.Greenlet(foo).start()    gevent.spawn(bar),])

执行结果：

这里的gevent.sleep(n)和我们通常理解的time.sleep(n)不同源码注释中解释说：让当前greenlet休眠至少n秒，但是当n<=0时，立马将执行权交给其他的能运行的greenlet。说白了n置0，立马调出当前函数，下次轮到他执行的时候继续从gevent.sleep(n)后执行。可以去看一下gevent.sleep(seconds=0, ref=True)源码，很简单。

怎么样，foo和bar两个函数并没有yield，但是实现了协程。这个有点僵硬，通常写东西经常要访问别人写好的一些基础服务的API，示例如下：

import geventimport timeimport requeststic = lambda start : 'at %1.1f seconds' % (time.time() - start)urls = [    ('google', 'https://www.google.com.hk/'),    ('github', 'https://github.com/'),    ('baidu', 'https://www.baidu.com/'),]def fetch(key, url):    start = time.time()    response = requests.get(url)    print('Process {0}: {1} -- consuming: {2}'.format(        key, response.status_code, tic(start)))def synchronous():    start = time.time()    for obj in urls:        fetch(obj[0], obj[1])    print('End synchronous: consuming: {}'.format(tic(start)))def asynchronous():    start = time.time()    coroutine = []    for obj in urls:        coroutine.append(gevent.spawn(fetch, obj[0], obj[1]))    gevent.joinall(coroutine)    print('End synchronous: consuming: {}'.format(tic(start)))print('Synchronous:')synchronous()print('Asynchronous:')asynchronous()

该段程序运行结果：

仔细观察上图运行结果，思考几个问题：
1, 重复运行，synchronous返回结果的顺序是不是一定是google, github, baidu? 相对应Asynchronous呢？
2，synchronous总用时？Asynchronous总共用时？
不妨自己尝试运行一下。

在学习Gevent过程中，http://xlambda.com/gevent-tutorial/#_4
让我收获颇丰，其中示例第一个源于此链接。

除此之外，异步在python中真正一个大的框架是Tornado，是在牛的一个框架，很轻，但是却能够解决c10k，后续有机会再行分享。