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在python中线程和协程的区别是什么
在python中线程和协程的区别：1、一个线程可以拥有多个协程，这样在python中就能使用多核CPU；2、线程是同步机制，而协程是异步；3、 协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。
一、首先我们来了解一下线程和协程的概念
1、线程
线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。
2、协程
协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，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，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。
二、协程与线程的比较
1) 一个线程可以拥有多个协程，一个进程也可以单独拥有多个协程，这样python中则能使用多核CPU。
2) 线程进程都是同步机制，而协程则是异步。
3) 协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。
三、线程、协程在python中的使用
1、多线程一般是使用threading库，完成一些IO密集型并发操作。多线程的优势是切换快，资源消耗低，但一个线程挂掉则会影响到所有线程，所以不够稳定。现实中使用线程池的场景会比较多，具体可参考《python线程池实现》。
2、协程一般是使用gevent库，当然这个库用起来比较麻烦，所以使用的并不是很多。相反，协程在tornado的运用就多得多了，使用协程让tornado做到单线程异步，据说还能解决C10K的问题。所以协程使用的地方最多的是在web应用上。
总结一下：
IO密集型一般使用多线程或者多进程，CPU密集型一般使用多进程，强调非阻塞异步并发的一般都是使用协程，当然有时候也是需要多进程线程池结合的，或者是其他组合方式。
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python 中的协程是怎么实现多任务的？
协程也称为微线程，是在一个线程中，通过不断的切换任务函数实现了多任务的效果。
协程在python实现的原理主要是通过yield这个关键字实现
但是真正在开发时，可以不需要自己实现，可以通过很多成熟的第三方模块来实现协程，比如greenlet,gevent等模块。多线程的课程我记得是在黑马程序员里面找的，一套，还有资料。
Python协程之asyncio
asyncio 是 Python 中的异步IO库，用来编写并发协程，适用于IO阻塞且需要大量并发的场景，例如爬虫、文件读写。
asyncio 在 Python3.4 被引入，经过几个版本的迭代，特性、语法糖均有了不同程度的改进，这也使得不同版本的 Python 在 asyncio 的用法上各不相同，显得有些杂乱，以前使用的时候也是本着能用就行的原则，在写法上走了一些弯路，现在对 Python3.7+ 和 Python3.6 中 asyncio 的用法做一个梳理，以便以后能更好的使用。
协程，又称微线程，它不被操作系统内核所管理，而完全是由程序控制，协程切换花销小，因而有更高的性能。
协程可以比作子程序，不同的是，执行过程中协程可以挂起当前状态，转而执行其他协程，在适当的时候返回来接着执行，协程间的切换不需要涉及任何系统调用或任何阻塞调用，完全由协程调度器进行调度。
Python 中以 asyncio 为依赖，使用 async/await 语法进行协程的创建和使用，如下 async 语法创建一个协程函数：
在协程中除了普通函数的功能外最主要的作用就是：使用 await 语法等待另一个协程结束，这将挂起当前协程，直到另一个协程产生结果再继续执行：
asyncio.sleep() 是 asyncio 包内置的协程函数，这里模拟耗时的IO操作，上面这个协程执行到这一句会挂起当前协程而去执行其他协程，直到sleep结束，当有多个协程任务时，这种切换会让它们的IO操作并行处理。
注意，执行一个协程函数并不会真正的运行它，而是会返回一个协程对象，要使协程真正的运行，需要将它们加入到事件循环中运行，官方建议 asyncio 程序应当有一个主入口协程，用来管理所有其他的协程任务：
在 Python3.7+ 中，运行这个 asyncio 程序只需要一句： asyncio.run(main()) ，而在 Python3.6 中，需要手动获取事件循环并加入协程任务：
事件循环就是一个循环队列，对其中的协程进行调度执行，当把一个协程加入循环，这个协程创建的其他协程都会自动加入到当前事件循环中。
其实协程对象也不是直接运行，而是被封装成一个个待执行的 Task ，大多数情况下 asyncio 会帮我们进行封装，我们也可以提前自行封装 Task 来获得对协程更多的控制权，注意，封装 Task 需要 当前线程有正在运行的事件循环 ，否则将引 RuntimeError，这也就是官方建议使用主入口协程的原因，如果在主入口协程之外创建任务就需要先手动获取事件循环然后使用底层方法 loop.create_task() ，而在主入口协程之内是一定有正在运行的循环的。任务创建后便有了状态，可以查看运行情况，查看结果，取消任务等：
asyncio.create_task() 是 Python3.7 加入的高层级API，在 Python3.6，需要使用低层级API asyncio.ensure_future() 来创建 Future，Future 也是一个管理协程运行状态的对象，与 Task 没有本质上的区别。
通常，一个含有一系列并发协程的程序写法如下（Python3.7+）：
并发运行多个协程任务的关键就是 asyncio.gather(*tasks) ，它接受多个协程任务并将它们加入到事件循环，所有任务都运行完成后会返回结果列表，这里我们也没有手动封装 Task，因为 gather 函数会自动封装。
并发运行还有另一个方法 asyncio.wait(tasks) ，它们的区别是：
python协程gevent怎么用
在学习gevent之前，你肯定要知道你学的这个东西是什么。
官方描述gevent
gevent is a coroutine-based Python networking library that uses greenlet to provide a high-level synchronous API on top of the libev event loop.
翻译：gevent是一个基于协程的Python网络库。我们先理解这句，也是这次学习的重点——协程。
wiki描述协程
与子例程一样，协程也是一种程序组件。相对子例程而言，协程更为一般和灵活，但在实践中使用没有子例程那样广泛。子例程的起始处是惟一的入口点，一旦退出即完成了子例程的执行，子例程的一个实例只会返回一次；协程可以通过yield来调用其它协程。通过yield方式转移执行权的协程之间不是调用者与被调用者的关系，而是彼此对称、平等的。协程允许多个入口点，可以在指定位置挂起和恢复执行。
没看懂？没关系，我也没看懂，不过算是有点线索：子例程。
子例程
过程有两种，一种叫子例程（Subroutine），通常叫Sub；另一种叫函数（Function）。底层实现机制是一样的，区别在于，Sub只执行操作，没有返回值；Function不但执行操作，并且有返回值。用过VB的应该会比较清楚这点。（原谅我用了百度百科）说到底子例程就是过程，我们一般叫它函数。
说到函数，我就想吐槽了，不明白为什么要叫函数。很多时候我们写一个函数是为了封装、模块化某个功能，它是一个功能、或者说是一个过程。因为它包含的是类似于流程图那样的具体逻辑，先怎样做，然后怎样做；如果遇到A情况则怎样，如果遇到B情况又怎样。个人觉得还是叫过程比较好，叫做函数就让人很纠结了，难道因为回归到底层还是计算问题，出于数学的角度把它称为函数？这个略坑啊！为了符合大家的口味，我还是称之为函数好了（其实我也习惯叫函数了%_
讲到函数，我们就往底层深入一点，看看下面的代码：
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def a():
print "a start"
b()
print "a end"
def b():
print "b start"
c()
print "b end"
def c():
print "c start"
print "c end"
if __name__ == "__main__":
a()
a start
b start
c start
c end
b end
a end
对于这样的结果大家肯定不会意外的。每当函数被调用，就会在栈中开辟一个栈空间，调用结束后再回收该空间。
假设一个这样的场景：有个讲台，每个人都可以上去发表言论，但是每次讲台只能站一个人。现在a在上面演讲，当他说到“大家好！”的时候，b有个紧急通知要告诉大家，所以a就先下来让b讲完通知，然后a再上讲台继续演讲。如果用函数的思想模拟这个问题，堆栈示意图是这样的：
大家会不会发现问题，就是b通知完a继续演讲都要重新开始。因为函数在重新调用的时候，它的局部变量是会被重置的，对于之前他说的那句“大家好”，他是不会记得的（可能a的记性不好）。那有没有什么办法可以不让他重复，而是在打断之后继续呢？很简单，在他走下讲台之前记住当前说过的话。表现在函数中就是在退出之前，保存该函数的局部变量，方便在重新进入该函数的时候，能够从之前的局部变量开始继续执行。
升级版
如果你有一段代码生产数据，另外一段代码消费数据，哪个应该是调用者，哪个应该是被调用者？
例如：生产者 —— 消费者问题，先抛开进程、线程等实现方法。假设有两个函数producer和consumer，当缓冲区满了，producer调用consumer，当缓冲区空了，consumer调用producer，但是这样的函数互相调用会出什么问题？
Python
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def producer():
print "生产一个"
consumer()
def consumer():
print "消费一个"
producer()
producer生产一个，缓冲区满了，consumer消费一个，缓冲区空了，producer生产一个，如此循环。会看到下面这样的图：
看起来好像不错，感觉两个函数协调运行的很好，很好的解决了生产者——消费者问题。如果真有这么好也就不会有协程的存在了，仔细分析会有两个问题：
无限次数的函数嵌套调用，而没有函数返回，会有什么样的后果？
两个函数貌似协调有序的工作，你来我往，但每次执行的都是同一个函数实例吗？
首先，上面的伪代码示例是一个无限的函数嵌套调用，没有函数返回来释放栈，栈的空间不断的在增长，直到溢出，程序崩溃。然后，看起来两个函数协调有序，事实上操作的都不是同一个实例对象，不知道下面的图能否看懂。
那什么东西有这样的能力呢？我们很快就可以想到进程、线程，但是你真的想使用进程、线程如此重量级的东西在这么简单的程序上吗？野蛮的抢占式机制和笨重的上下文切换！
还有一种程序组件，那就是协程。它能保留上一次调用时的状态，每次重新进入该过程的时候，就相当于回到上一次离开时所处逻辑流的位置。协程的起始处是第一个入口点，在协程里，返回点之后是接下来的入口点。协程的生命期完全由他们的使用的需要决定。每个协程在用yield命令向另一个协程交出控制时都尽可能做了更多的工作，放弃控制使得另一个协程从这个协程停止的地方开始，接下来的每次协程被调用时，都是从协程返回（或yield）的位置接着执行。
从上面这些你就可以知道其实协程是模拟了多线程（或多进程）的操作，多线程在切换的时候都会有一个上下文切换，在退出的时候将现场保存起来，等到下一次进入的时候从保存的现场开始，继续执行。
看下协程是怎样实现的：
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import random
from time import sleep
from greenlet import greenlet
from Queue import Queue
queue = Queue(1)
@greenlet
def producer():
chars = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
global queue
while True:
char = random.choice(chars)
queue.put(char)
print "Produced: ", char
sleep(1)
consumer.switch()
@greenlet
def consumer():
global queue
while True:
char = queue.get()
print "Consumed: ", char
sleep(1)
producer.switch()
if __name__ == "__main__":
producer.run()
consumer.run()
应用场景
我们一直都在大谈协程是什么样一个东西，却从没有提起协程用来干嘛，这个其实大家分析一下就能够知道。从上面的生产者——消费者问题应该能看出，它分别有两个任务，假设交给两个人去执行，但每次只能允许一个人行动。当缓冲区满的时候，生产者是出于等待状态的，这个时候可以将执行任务的权利转交给消费者，当缓冲区空得时候，消费者是出于等待状态的，这个时候可以将执行任务的权利转交给生产者，是不是很容易联想到多任务切换？然后想到线程？最后想到高并发？
但同学们又会问，既然有了线程为什么还要协程呢？因为线程是系统级别的，在做切换的时候消耗是特别大的，具体为什么这么大等我研究好了再告诉你；同时线程的切换是由CPU决定的，可能你刚好执行到一个地方的时候就要被迫终止，这个时候你需要用各种措施来保证你的数据不出错，所以线程对于数据安全的操作是比较复杂的。而协程是用户级别的切换，且切换是由自己控制，不受外力终止。
总结
协程其实模拟了人类活动的一种过程。例如：你准备先写文档，然后修复bug。这时候接到电话说这个bug很严重，必须立即修复（可以看作CPU通知）。于是你暂停写文档，开始去填坑，终于你把坑填完了，你回来写文档，这个时候你肯定是接着之前写的文档继续，难道你要把之前写的给删了，重新写？这就是协程。那如果是子例程呢？那你就必须重新写了，因为退出之后，栈帧就会被弹出销毁，再次调用就是开辟新的栈空间了。
总结：协程就是用户态下的线程，是人们在有了进程、线程之后仍觉得效率不够，而追求的又一种高并发解决方案。为什么说是用户态，是因为操作系统并不知道它的存在，它是由程序员自己控制、互相协作的让出控制权而不是像进程、线程那样由操作系统调度决定是否让出控制权。
