[原創]高性能python編程之協程(stackless)

我們都知道並發（不是並行）編程目前有四種方式，多進程，多線程，異步，和協程。

多進程編程在python中有類似C的os.fork，當然還有更高層封裝的multiprocessing標准庫，在之前寫過的python高可用程序設計方法http://www.cnblogs.com/hymenz/p/3488837.html中提供了類似nginx中master process和worker process間信號處理的方式，保證了業務進程的退出可以被主進程感知。

多線程編程python中有Thread和threading，在linux下所謂的線程，實際上是LWP輕量級進程，其在內核中具有和進程相同的調度方式，有關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select，poll，epoll，關於異步不是本文的重點。

說協程肯定要說yield，我們先來看一個例子：

#coding=utf-8
import time
import sys

# 生產者
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，當程序執行到produce的yield i時，返回了一個generator，當我們在custom中調用p.next()，程序又返回到produce的yield i繼續執行，這樣l中又append了元素，然后我們print l.pop()，直到p.next()引發了StopIteration異常。

通過上面的例子我們看到協程的調度對於內核來說是不可見的，協程間是協同調度的，這使得並發量在上萬的時候，協程的性能是遠高於線程的。

之前寫過python線程池的實現http://www.cnblogs.com/hymenz/p/3388492.html，下面我們用stackless來重寫這部分的代碼。

import stackless
import urllib2

def 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()

 關於協程，可以參考greenlet,stackless,gevent,eventlet等的實現。