简单介绍Python中利用生成器实现的并发编程

我们都知道并发（不是并行）编程目前有四种方式，多进程，多线程，异步，和协程。

多进程编程在python中有类似C的os.fork，当然还有更高层封装的multiprocessing标准库，在之前写过的python高可用程序设计方法中提供了类似nginx中master process和worker process间信号处理的方式，保证了业务进程的退出可以被主进程感知。

多线程编程python中有Thread和threading，在linux下所谓的线程，实际上是LWP轻量级进程，其在内核中具有和进程相同的调度方式，有关LWP，COW（写时拷贝），fork，vfork，clone等的资料较多，这里不再赘述。

异步在linux下主要有三种实现select，poll，epoll，关于异步不是本文的重点。

说协程肯定要说yield，我们先来看一个例子：

#coding=utf-8
import time
import sys
# 生产者
def produce(l):
 i=0
 while 1:
   if i < 5:
     l.append(i)
     yield i
     i=i+1
     time.sleep(1)
   else:
     return

# 消费者
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，当程序执行到produce的yield i时，返回了一个generator，当我们在custom中调用p.next()，程序又返回到produce的yield i继续执行，这样l中又append了元素，然后我们print l.pop()，直到p.next()引发了StopIteration异常。

通过上面的例子我们看到协程的调度对于内核来说是不可见的，协程间是协同调度的，这使得并发量在上万的时候，协程的性能是远高于线程的。

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()

关于协程，可以参考greenlet,stackless,gevent,eventlet等的实现。