1. 什么是Gevent

gevent是一个基于libev的python并发框架,以微线程greenlet为核心，使用了epoll事件监听机制以及诸多其他优化而变得高效.而且其中有个monkey类, 将现有基于Python线程直接转化为greenlet(类似于打patch).

greenlet 包是 Stackless 的副产品，其将微线程称为 “tasklet” 。tasklet运行在伪并发中，使用channel进行同步数据交换。

一个”greenlet”，是一个更加原始的微线程的概念，但是没有调度，或者叫做协程。这在你需要控制你的代码时很有用。你可以自己构造微线程的 调度器；也可以使用”greenlet”实现高级的控制流。例如可以重新创建构造器；不同于Python的构造器，我们的构造器可以嵌套的调用函数，而被嵌套的函数也可以 yield 一个值。(另外，你并不需要一个”yield”关键字，参考例子)。

2. 什么是 Coroutine

要理解Gevent，明白Gevent的执行机制，需要了解另外一个概念：Coroutine，中文叫做协程。第一次看见这个名词，确实很奇怪，进程、线程都了解了，突然冒出个协程，还真有点反应不过来。

按照 进程、线程和协程的理解 的说法：

• 进程拥有自己独立的堆和栈，既不共享堆，亦不共享栈，进程由操作系统调度。
• 线程拥有自己独立的栈和共享的堆，共享堆，不共享栈，线程亦由操作系统调度(标准线程是的)。
• 协程和线程一样共享堆，不共享栈，协程由程序员在协程的代码里显示调度。

上面的说法不是很好理解，后来发现这篇文章 浅谈coroutine与gevent, 里面对协程的解释是：

用简单的一句话来说Coroutine，就是可以暂时中断，之后再继续执行的程序， 
我们来看一个例子，事实上Python就有最基础的Coroutine，也就是generator

好了，通过上面两篇文章，理解协程已经对比协程、进程、线程的概念就清晰很多了：

协程就是一种特殊的并发机制，其调度[就是指什么时候调用什么函数]完全由程序员指定，比如说这篇文章里的例子： 浅谈coroutine与gevent ：

{% highlight python %}

-- coding: utf8 --

def foo(): for i in range(10): # 丢资料并且把主控权交给呼叫者 yield i print u'foo: 主控又回到我手上了，打我阿笨蛋'

bar = foo()

执行coroutine

print bar.next() print u'main: 现在主控权在我们手上，做点杂事' print 'main:hello baby!'

回到刚才foo这个coroutine中断的地方继续执行

print bar.next() print bar.next()

结果：

0 main: 现在主控权在我们手上，做点杂事 main:hello baby! foo: 主控又回到我手上了，打我阿笨蛋 1 foo: 主控又回到我手上了，打我阿笨蛋 2

{% endhighlight %}

3. Gevent适用场景

说到Gevent的适用场景，不得不先理解Gevent的优缺点。按照上面我们的说法，还有那两篇文章的理解，Gevent是通过协程的机制来实现并行，即其并行机制并没有利用到多核CPU的优势，所以很明显了，Gevent的优缺如下：

• 多进程能够利用多核优势，但是进程间通信比较麻烦，另外，进程数目的增加会使性能下降，进程切换的成本较高。程序流程复杂度相对I/O多路复用要低。
  
• I/O多路复用是在一个进程内部处理多个逻辑流程，不用进行进程切换，性能较高，另外流程间共享信息简单。但是无法利用多核优势，另外，程序流程被事件处理切割成一个个小块，程序比较复杂，难于理解。
  
• 线程运行在一个进程内部，由操作系统调度，切换成本较低，另外，他们共享进程的虚拟地址空间，线程间共享信息简单。但是线程安全问题导致线程学习曲线陡峭，而且易出错。
  
• 协程有编程语言提供，由程序员控制进行切换，所以没有线程安全问题，可以用来处理状态机，并发请求等。但是无法利用多核优势。
  

所以，协程的适用场景，应该是一些I/O密集型的并行程序，而对应的计算密集型，应当采用传统的多线程、多进程方案。

4. Gevent编程模式和思维方法

我想从两个例子来介绍Gevent的编程模式，第一个比较简单，可以直接去看这篇文章里的开篇例子，gevent程序员指南。不过这个例子只是简单的解释gevent的执行流程和编程模式，离现实应用还有一定的距离。当看完这篇文章后，可以参考Firefox的一个实例就行了，Python Gevent应用 。

总结一下，按照我个人的理解，要想用好gevent，需要先思考下面几点：

• 你的应用是否需要考虑Gevent；
  
• 如何把你的大任务slice成小任务，这些任务之间是否独立；
  
• 如果收集，处理小任务执行的结果；
• 理解如何真正利用gevent来实现并行，很多情况下，如果是网络I/O，需要打patch的；比说 Python Gevent应用
  
• 这里接上一点，打patch要小心，比如说打了socket的patch，要先知道会不会影响到本应用中其他用了socket的服务，因为打patch是直接替换了当前运行时环境里的socket，所以在当前运行时环境里使用socket的服务都会受影响；

5. Gevent In Action

因为Gevent多用于I/O密集型并发程序，而网络请求又是很常见的一种I/O请求，所以在大规模网络并发请求的时候，可以使用Gevent。相信python程序员都应该用过 requests 这个包吧，都应该知道 requests 的作者，kennethreitz，一个货真价实的 python界的大牛。他在写了 requests 的同时，还写了一个包：grequest ： gevent + requests ，把requests用gevent包了一下，实现异步的网络请求，下次大家要是有网络方面的并发请求，需要用到gevent的话，就不用重复造轮子了，直接用 grequests 就好了。

参考文章

• Python Gevent应用
  
• 进程、线程和协程的理解
  
• 浅谈coroutine与gevent
  
• gevent程序员指南
  
• python greenlet背景介绍与实现机制
• Python几种并发实现方案的性能比较

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