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(kù)，在之前寫過的python高可用程序設(shè)計(jì)方法中提供了類似nginx中master process和worker process間信號(hào)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(shí)際上是LWP輕量級(jí)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(shí)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(shí)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(gè)例子：

#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(shí)，返回了一個(gè)generator，當(dāng)我們?cè)赾ustom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(duì)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(shí)候，協(xié)程的性能是遠(yuǎn)高于線程的。

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(shí)現(xiàn)。