10年老分析师最终抛弃Excel

yield关键字有两个含义：产出和让步;  把yield的右边的值产出给调用方，同时做出让步，暂停执行，让程序继续执行。

上面的例子可知

•  协程用yield来控制流程，接收和产出数据
•  next()：预激活协程
•  send：协程从调用方接收数据
•  StopIteration：控制协程结束， 同时获取返回值

我们来回顾下1.3中协程的概念：本质是为了能让多组过程能不独自占用完所有资源，在一个线程内交叉执行，达到高并发的目的。。上面的例子怎么解释呢？

•  可以把一个协程单次一个任务，即移动平均
•  每个任务可以拆分成小步骤（也可以说是子程序), 即每次算一个数的平均
•  如果多个任务需要执行呢？怎么调用控制器在调用方
•   如果有10个，可以想象，调用在控制的时候随机的给每个任务send的一个数据化，就会是多个任务在交叉执行，达到并发的目的。

4.2 asyncio协程应用包

asyncio即异步I/O, 如在高并发（如百万并发）网络请求。异步I/O即你发起一个I/O操作不必等待执行结束，可以做其他事情。asyncio底层是协程的方式来实现的。我们先来看一个例子，了解下asyncio的五脏六腑。
 

协程的优势：

•  协程最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显
•  第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

协程和线程区别：

•  协程都没参与多核CPU并行处理，协程是不并行
•  线程在多核处理器上是并行在单核处理器是受操作系统调度的
•  协程需要保留上一次调用的状态
•  线程的状态有操作系统来控制

我们姑且也过一遍这些文字上的概念，show your code的时候再联系起来，就会更清晰的。

2. python中的线程

python中的线程由于历史原因，即使在多核cpu的情况下并不能达真正的并行。这个原因就是全局解释器锁GIL（global interpreter lock），准确的说GIL不是python的特性，而是cpython引入的一个概念。cpython解释器在解析多线程时，会上GIL锁，保证同一时刻只有一个线程获取CPU使用权。

•  为什么需要GIL python中一切都是对象，Cpython中对象的回收，是通过对象的引用计数来判断，当对象的引用计数为0时，就会进行垃圾回收，自动释放内存。但是如果多线程的情况，引用计数就变成了一个共享的变量 Cpython是当下最流行的Python的解释器，使用引用计数来管理内存，在Python中，一切都是对象，引用计数就是指向对象的指针数，当这个数字变成0，则会进行垃圾回收，自动释放内存。但是问题是Cpython是线程不安全的。

考虑下如果有两个线程A和B同时引用一个对象obj，这个时候obj的引用计数为2；A打算撤销对obj的引用，完成第一步时引用计数减去1时，这时发生了线程切换，A挂起等待，还没执行销毁对象操作。B进入运行状态，这个时候B也对obj撤销引用，并完成引用计数减1，销毁对象，这个时候obj的引用数为0，释放内存。如果此时A重新唤醒，要继续销毁对象，可是这个时候已经没有对象了。所以为了保证不出现数据污染，才引入GIL。

每个线程使用前都会去获取GIL权限，使用完释放GIL权限。释放线程的时机由python的另一个机制check_interval来决定。

在多核cpu时，因为需要获取和释放GIL锁，会存在性能上额外的损耗。特别是由于调度控制的原因，比如一个线程释放了锁，调度接着又分配cpu资源给同一个线程，该线程发起申请时，又重新获得GIL，而其他线程实际上都在等待，白白浪费了申请和释放锁的操作耗时。

python中的线程比较适合I/O密集型的操作（磁盘IO或者网络IO）。

（编辑：烟台站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!