Day37

今日内容：

　　1、进程池与线程池

　　2、协程

　　3、gevent模块

一、进程池与线程池

　　介绍：进程池和线程池需要导入模块concurrent future的 ThreadPoolExecutor（线程池） ProcessPoolExecutor（进程池）

　　　　concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口

 

　　　　ThreadPoolExecutor：线程池，提供异步调用

 

　　　　ProcessPoolExecutor: 进程池，提供异步调用

　　基本方法：

　　　　 #submit(fn, *args, **kwargs) 异步提交任务

 　　　　#map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 取代for循环submit的操作

 　　　　#shutdown(wait=True) 相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作

　　　　wait=True，等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续

　　　　wait=False，立即返回，并不会等待池内的任务执行完毕

　　　　　　但不管wait参数为何值，整个程序都会等到所有任务执行完毕

　　　　submit和map必须在shutdown之前

 　　　　#result(timeout=None) 取得结果

 　　　　#add_done_callback(fn)回调函数

提交任务的两种方式:

同步调用:提交完一个任务之后,就在原地等待,等待任务完完整整地运行完毕拿到结果后,再执行下一行代码,会导致任务是串行执行的

异步调用:提交完一个任务之后,不在原地等待,而是直接执行下一行代码,会导致任务是并发执行的

同步调用：

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

def task():
    print('%s is running'%os.getpid())
    i=random.randint(1,3)
    time.sleep(i)
    return i


if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor(4)

    l=[]
    for i in range(10):
        res = p.submit(task).result()#等待任务执行完毕,返回结果
        print(res)
    print('主')

异步调用：

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

def task():
    print('%s is running'%os.getpid())
    i=random.randint(1,3)
    time.sleep(i)
    return i


if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor(4)

    l=[]
    for i in range(10):
        future=p.submit(task)#只替提交任务
        l.append(future)
    p.shutdown(wait=True)#关闭进程池入口,并在原地等待所有进程任务执行完毕
    for i in l:
        print(i.result())
    print('主')

异步+回调函数：

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


def get(url):
    print('%s GET %s' %(os.getpid(),url))
    time.sleep(3)
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        res=response.text
    else:
        res='下载失败'
    return res

def parse(future):
    time.sleep(1)
    res=future.result()
    print('%s 解析结果为%s' %(os.getpid(),len(res)))

if __name__ == '__main__':
    urls=[
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.sina.com.cn',
        'https://www.tmall.com',
        'https://www.jd.com',
        'https://www.python.org',
        'https://www.openstack.org',
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',

    ]

    p=ProcessPoolExecutor(9)

    start=time.time()
    for url in urls:
        future=p.submit(get,url)
        future.add_done_callback(parse)
        #parse会在任务运行完毕后自动触发,然后接收一个参数future对象,回调函数的执行是在主进程里,而线程中的回调函数是由空闲的线程来执行

    p.shutdown(wait=True)

    print('主',time.time()-start)
    print('主',os.getpid())

基于线程池的套接字通讯：

服务端：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import socket
from threading import current_thread
IP='127.0.0.1'
PORT=8085
ADDRESS=(IP,PORT)
BUFFSIZE=1024
t = ThreadPoolExecutor(4)


def communicate(conn,addr):
    while True:
        try:
            data=conn.recv(BUFFSIZE)
            if not data:
                print('%s客户端断开....'%addr)
                break
            print('>>>>%s  端口:%s 线程:%s'%(data.decode('utf-8'),addr[1],current_thread().name))
            conn.send(data.upper())
        except ConnectionResetError:
            break
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    server.bind(ADDRESS)
    server.listen(2)
    print(current_thread().name)
    while True:
        conn,addr=server.accept()
        t.submit(communicate, conn,addr)

客户端：

import socket
IP='127.0.0.1'
PORT=8085
ADDRESS=(IP,PORT)
BUFFSIZE=1024

client=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
client.connect(ADDRESS)

while True:
    msg=input('>>>>').strip()
    if len(msg)==0:continue
    if msg=='q':break
    client.send(msg.encode('utf-8'))
    data = client.recv(BUFFSIZE)
    print(data.decode('utf-8'))

client.close()

二、协程

目标：

　　在线程下实现并发
　　并发(多个任务看起来是同时执行就是并发):切换+保存状态

作用：

　　协程是单线程实现并发
　　注意:协程是程序员意淫出来的东西,操作系统里只有进程和线程的概念(操作系统调度的是线程)

　　在单线程下实现多个任务间遇到IO就切换就可以降低单线程的IO时间,从而最大限度地提升单线程的效率

 

对比操作系统控制线程的切换，用户在单线程内控制协程的切换

优点如下：

#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

缺点如下：

#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

总结协程特点：

1. 必须在只有一个单线程里实现并发
2. 修改共享数据不需加锁
3. 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
4. 附加：一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程（如何实现检测IO，yield、greenlet都无法实现，就用到了gevent模块（select机制

需要强调的是：

#1. python的线程属于内核级别的，即由操作系统控制调度（如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限，切换其他线程运行）
#2. 单线程内开启协程，一旦遇到io，就会从应用程序级别（而非操作系统）控制切换，以此来提升效率（！！！非io操作的切换与效率无关）

串行执行：

import time

def func1():
    for i in range(10000000):
        i+1

def func2():
    for i in range(10000000):
        i+1

start = time.time()
func1()
func2()
stop = time.time()
print(stop - start)#1.9774692058563232s

基于yield并发执行：

import time
def func1():
    while True:
        print('func1')
        yield

def func2():
    g=func1()
    for i in range(1000):
        print('func2')
        i+1
        next(g)

start=time.time()
func2()
stop=time.time()
print(stop-start)#0.014994382858276367s

三、gevent模块

　　Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度

#用法
g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)创建一个协程对象g1，spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面可以有多个参数，可以是位置实参或关键字实参，都是传给函数eat的

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1结束

g2.join() #等待g2结束

#或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值

遇到IO阻塞时会自动切换任务

import gevent
def eat(name):
    print('%s 吃'%name)
    gevent.sleep(2)
    print('%s 喝'%name)
 
def play(name):
    print('%s 玩'%name)
    gevent.sleep(1)
    print('%s 玩2'%name)
 
g1=gevent.spawn(eat,'abc')
g2=gevent.spawn(play,'abc')
 
gevent.joinall([g1,g2])
print('main')

上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞，而time.sleep（2）或其他的阻塞，gevent是不能直接之别的需要用下面一行代码，打补丁，就可以识别了

from gevent importmonkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面，如time，socket模块之前或者我们干脆记忆成：要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
 
import gevent
import time
def eat():
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)
    print('eat food 2')
 
def play():
    print('play 1')
    time.sleep(1)
    print('play 2')
 
g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play_phone)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

gevent应用举例：

服务端：

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from socket import *
from gevent import spawn
 
def clinet(conn):
    while True:
        try:
            data=conn.recv(1024)
            if len(data)==0:break
            conn.send(data)
        except ConnectionResetError:
            break
    conn.close()
 
def server(ip,port,listen=5):
    server1=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
    server1.bind(ip,port)
    server1.listen(listen)
 
    while True:
        conn,client_addr=server1.accept()
        spawn(clinet,conn)
 
if __name__ == '__main__':
    g1=spawn(server,'127.0.0.1',8080)
    g1.join()

客户端：

from threading import Thread,current_thread
from socket import *
 
def client():
    client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
    client.connect(('127.0.0.1',8080))
 
    n=0
    while True:
        msg='%s say hello%s'%(current_thread().name,n)
        n+=1
        client.send(msg.encode('utf-8'))
        data=client.recv(1024)
        print(data.decode('utf-8'))
 
if __name__ == '__main__':
    for i in range(100):
        t=Thread(target=client,)
        t.start()

 

 

但它们被协作式地调度。

#用法
g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)创建一个协程对象g1，spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面可以有多个参数，可以是位置实参或关键字实参，都是传给函数eat的

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1结束

g2.join() #等待g2结束

#或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值

遇到IO阻塞时会自动切换任务