我們都知道并發(fā)（不是并行）編程目前有四種方式，多進(jìn)程，多線程，異步，和協(xié)程。
多進(jìn)程編程在python中有類似C的os.fork，當(dāng)然還有更高層封裝的multiprocessing標(biāo)準(zhǔn)庫，在之前寫過的python高可用程序設(shè)計方法中提供了類似nginx中master process和worker process間信號處理的方式，保證了業(yè)務(wù)進(jìn)程的退出可以被主進(jìn)程感知。
多線程編程python中有Thread和threading，在linux下所謂的線程，實際上是LWP輕量級進(jìn)程，其在內(nèi)核中具有和進(jìn)程相同的調(diào)度方式，有關(guān)LWP，COW（寫時拷貝），fork，vfork，clone等的資料較多，這里不再贅述。
異步在linux下主要有三種實現(xiàn)select，poll，epoll，關(guān)于異步不是本文的重點(diǎn)。
說協(xié)程肯定要說yield，我們先來看一個例子：
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#coding=utf-8import timeimport sys# 生產(chǎn)者def produce(l): i=0 while 1: if i < 5: l.append(i) yield i i=i+1 time.sleep(1) else: return # 消費(fèi)者def consume(l): p = produce(l) while 1: try: p.next() while len(l) > 0: print l.pop() except StopIteration: sys.exit(0)l = []consume(l) |
在上面的例子中，當(dāng)程序執(zhí)行到produce的yield i時，返回了一個generator，當(dāng)我們在custom中調(diào)用p.next()，程序又返回到produce的yield i繼續(xù)執(zhí)行，這樣l中又append了元素，然后我們print l.pop()，直到p.next()引發(fā)了StopIteration異常。
通過上面的例子我們看到協(xié)程的調(diào)度對于內(nèi)核來說是不可見的，協(xié)程間是協(xié)同調(diào)度的，這使得并發(fā)量在上萬的時候，協(xié)程的性能是遠(yuǎn)高于線程的。
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import stacklessimport urllib2def output(): while 1: url=chan.receive() print url f=urllib2.urlopen(url) #print f.read() print stackless.getcurrent() def input(): f=open('url.txt') l=f.readlines() for i in l: chan.send(i)chan=stackless.channel()[stackless.tasklet(output)() for i in xrange(10)]stackless.tasklet(input)()stackless.run() |
關(guān)于協(xié)程，可以參考greenlet,stackless,gevent,eventlet等的實現(xiàn)。
