进程池 协程 与I/O模型

一.进程池与线程池

进程池：限制进程创建的数量，使用时直接从进程池，获取空闲进程去执行任务，减少创建和销毁进程带来的时间消耗；如果进程的数量没有达到最大数量，且没有空闲进程去执行  　　　　任务，就会再创建一个新的进程，放入进程池去执行任务；

　　　　如果进程池中的进程数量达到最大数量，没有空闲进程去，这是任务需要等待某个进程成为空闲进程之后，再去执行任务。

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

import time
import os

# 池子中创建的进程/线程创建会被保存在进程/线程池中
# 会调用进程/线程池中的进程/线程去执行任务
# 节省了反复开辟进程/线程的资源
pool = ProcessPoolExecutor()  # 默认是当前计算机cpu的个数

def task(n):
    print(n,os.getpid())  # 查看当前进程号
    time.sleep(2)


if __name__ == '__main__':

    for i in range(20):
        res = pool.submit(task,i)

ps:当进程池满后，没有kill进程的情况下，会使用进程池中的进程去执行任务，不会再去创建新的进程。

 

线程池：同进程池概念类似。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

import time


# 池子中创建的进程/线程创建会被保存在进程/线程池中
# 会调用进程/线程池中的进程/线程去执行任务
# 节省了反复开辟进程/线程的资源
pool = ThreadPoolExecutor(5)  # 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数
# 也可以不传  不传默认是当前所在计算机的cpu个数乘5

def task(n):
    print(n)  # 查看当前进程号
    time.sleep(2)


for i in range(20):
    res = pool.submit(task,i)

 

进程异步：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time
import os


pool = ProcessPoolExecutor()  # 默认是当前计算机cpu的个数

# 池子中创建的进程/线程创建会被保存在进程/线程池中
# 会调用进程/线程池中的进程/线程去执行任务
# 节省了反复开辟进程/线程的资源

def task(n):
    print(n,os.getpid())  # 查看当前进程号
    time.sleep(2)
    return n**2


def call_back(n):
    print('拿到了异步提交任务的返回结果:',n.result())
"""
提交任务的方式
    同步：提交任务之后 原地等待任务的返回结果 期间不做任何事
    异步：提交任务之后 不等待任务的返回结果  通过回调方式获得异步返回值 直接执行下一行代码
"""

"""
异步回调机制:当异步提交的任务有返回结果之后，会自动触发回调函数的执行

"""
if __name__ == '__main__':

    t_list = []
    for i in range(20):
        res = pool.submit(task,i).add_done_callback(call_back)  # 提交任务的时候 绑定一个回调函数 一旦该任务有结果 立刻执行对于的回调函数
   
        t_list.append(res)

 

线程异步：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
import os

pool = ThreadPoolExecutor(5)  # 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数


def task(n):
    print(n,os.getpid())  # 查看当前进程号
    time.sleep(2)
    return n**2


def call_back(n):
    print('拿到了异步提交任务的返回结果:',n.result())

# 异步回调机制:当异步提交的任务有返回结果之后，会自动触发回调函数的执行



for i in range(20):
    res = pool.submit(task,i).add_done_callback(call_back)  # 提交任务的时候 绑定一个回调函数 一旦该任务有结果 立刻执行对于的回调函数

 

 

二.协程

 

协程（Coroutine）：是单线程下的并发，又称微线程。

协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。

 协程的本质 ：就是在单线程下，由用户自己控制一个任务遇到io阻塞了就切换另外一个任务去执行，以此来提升效率。

优点：

1. 协程的切换开销更小，属于程序级别的切换，操作系统完全感知不到，因而更加轻量级

2. 单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu

 

缺点：

1. 协程的本质是单线程下，无法利用多核，可以是一个程序开启多个进程，每个进程内开启多个线程，每个线程内开启协程

2. 协程指的是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程

 

单线程多协程TCP

服务端

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import socket
from gevent import spawn


server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)


def talk(conn):
    while True:
        try:
            data = conn.recv(1024)
            if len(data) == 0:break
            print(data.decode('utf-8'))
            conn.send(data.upper())
        except ConnectionResetError as e:
            print(e)
            break
    conn.close()

def server1():
    while True:
        conn, addr = server.accept()
        spawn(talk,conn)

if __name__ == '__main__':
    g1 = spawn(server1)
    g1.join()

 

客户端

import socket
from threading import Thread,current_thread


def client():
    client = socket.socket()
    client.connect(('127.0.0.1',8080))
    n = 0
    while True:

        data = '%s %s'%(current_thread().name,n)
        client.send(data.encode('utf-8'))
        res = client.recv(1024)
        print(res.decode('utf-8'))
        n += 1

for i in range(400):
    t = Thread(target=client)
    t.start()

 

三.I/O模型