Python并发编程：协程-greenlet模块

本文主要是介绍Python并发编程：协程-greenlet模块，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一 greenlet模块

　　如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换

from greenlet import greenlet

def eat(name):

    print('%s eat 1' % name)

    g2.switch('mike')

    print('%s eat 2' % name)

    g2.switch()

def play(name):

    print('%s play 1' % name)

    g1.switch()

    print('%s play 2' % name)

g1 = greenlet(eat)

g2 = greenlet(play)

g1.switch('mike')   # 可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

单纯的切换（在没有io的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作），反而降低程序的执行速度

# 顺序执行

import time

def f1():

    res = 1

    for i in range(100):

        res += i

def f2():

    res = 1

    for i in range(100):

        res *= i

start = time.time()

f1()

f2()

stop = time.time()

print('run time is %s' % (stop-start))  # 1.7881393432617

# 切换

from greenlet import greenlet import time def f1():     res = 1     for i in range(100):         res+=i         g2.switch() def f2():     res = 1     for i in range(100):         res*=i         g1.switch() start = time.time() g1 = greenlet(f1) g2 = greenlet(f2) g1.switch() stop = time.time() print('run time is %s' %(stop-start))   # 8.5592269897460 greenlet只是提供了一种比generator更加快捷的切换方式，当切到一个任务执行时如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到io自动切换来提升效率的问题 　　单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作，完全可以在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间去执行任务2.。。如此，才能提高效率，这就用到了Gevent模块

这篇关于Python并发编程：协程-greenlet模块的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---