Python greenlet 轻量级并行处理

Python greenlet 轻量级并行处理

并行化处理目前很受重视， 因为在很多时候，并行计算能大大的提高系统吞吐量，尤其在现在多核多处理器的时代， 所以像lisp这种古老的语言又被人们重新拿了起来， 函数式编程也越来越流行。 这里，我介绍一个python的并行处理的一个库： greenlet。 python 有一个非常有名的库叫做 stackless ，用来做并发处理， 主要是弄了个叫做tasklet的微线程的东西， 而greenlet 跟stackless的最大区别是， 他很轻量级？不够， 最大的区别是greenlet需要你自己来处理线程切换， 就是说，你需要自己指定现在执行哪个greenlet再执行哪个greenlet。 废话不说，贴个demo：

参考：

1. from greenlet import greenlet  
2.   
3. def test1():  
4.     print 12  
5.     gr2.switch()  
6.     print 34  
7.   
8. def test2():  
9.     print 56  
10.     gr1.switch()  
11.     print 78  
12.   
13. gr1 = greenlet(test1)  
14. gr2 = greenlet(test2)  
15. gr1.switch() 

这里， 默认的这个环境是一个main greenlet， 在它的内部创建了gr1， gr2 两个子greenlet， gr1.switch 让gr1开始执行， gr1 首先打印12 然后主动将控制权交给 gr2 ，打印 56 然后，gr2又将控制权交给了gr1， 打印34， gr1执行完了后会产生 GreenletExit 时间退回到父greenlet，这里是main， 执行完毕。 不会打印 78.