python编程使用协程并发的优缺点

协程

协程是一种用户态的轻量级线程，又称微线程。

协程拥有自己的寄存器上下文和栈，调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

优点：

1.无需线程上下文切换的开销
2.无需原子操作锁定及同步的开销
3.方便切换控制流，简化编程模型
4.高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。

原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。

缺点：

1.无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
2.进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

使用Gevent

gevent是python的一个并发框架,以微线程greenlet为核心，使用了epoll事件监听机制以及诸多其他优化而变得高效.

•简单示例

gevent的sleep可以交出控制权，当我们在受限于网络或IO的函数中使用gevent，这些函数会被协作式的调度， gevent的真正能力会得到发挥。Gevent处理了所有的细节， 来保证你的网络库会在可能的时候，隐式交出greenlet上下文的执行权。

import geventdef foo():  print('running in foo')  gevent.sleep(0)  print('com back from bar in to foo')def bar():  print('running in bar')  gevent.sleep(0)  print('com back from foo in to bar')# 创建线程并行执行程序gevent.joinall([  gevent.spawn(foo),  gevent.spawn(bar),]) 

　　执行结果

running in foo
running in bar
com back from bar in to foo
com back from foo in to bar

•同步异步

import randomimport geventdef task(pid):  gevent.sleep(random.randint(0, 2) * 0.001)  print('Task %s done' % pid)def synchronous():  for i in range(1, 10):    task(i)def asynchronous():  threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]  gevent.joinall(threads)print('Synchronous:')synchronous()print('Asynchronous:')asynchronous() 

　　执行输出

Synchronous:

Task 1 done

Task 2 done

Task 3 done