Python 多工（協程） day1

比執行緒所需的資源更少

可以用yield 實現多工，其實是併發，但速度很快，相當於同時進行

import time

def test1():
while true:
print('——1——')
yield
def test2():
while true:
print('——2——')
yield
def main():
t1= test1()
t2= test2()
while true:
next(t1)
next(t2)
if __name__ == '__main__':
main()

可以用 greenlet 來執行， greenlet 其實對yield的更高階封裝

import time

import greenlet
def test1():
while true:
print("——1——")
g2.switch()
def test2():
while true:
print("——2——")
g1.switch()
g1= greenlet.greenlet(test1)
g2= greenlet.greenlet(test2)
g1.switch()

雖然 greenlet 也可以實現多工，但還是用 gevent ，因為如果用 greenlet ，函式裡如果延時，那麼下個指令就不會執行，但 gevent 遇到延時時會自己切換任務,而且是自己的延時  gevent.sleep（）

但是如果已經寫好了實在不想換，在最前面加 monkey.patch_all() 這樣就可以用 time.sleep() 了，不過要在前面from gevent import monkey，不能單純的匯入gevent 不然會報錯

到最後依然需要用 join來等待結束，但可以用joinall（列表）來代替每乙個join

import gevent

import time
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
def f1(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
time.sleep(0.5) # 在寫入monkey.patch_all()後 可以代替geven.sleep()
# gevent.sleep(0.5)
def f2(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
time.sleep(0.5)
# gevent.sleep(0.5)
def f3(n):
for i in range(n):
print(gevent.getcurrent(),i)
time.sleep(0.5)
# gevent.sleep(0.5)
print("——1——")
g1 = gevent.spawn(f1,5)
print("——2——")
g2 = gevent.spawn(f2,5)
print("——3——")
g3 = gevent.spawn(f3,5)
# g1.join() 可以用joinall代替
# g2.join()
# g3.join()
gevent.joinall([
gevent.spawn(f1,5),
gevent.spawn(f2,5),
gevent.spawn(f3,5),
])

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