进程池,线程池 协程

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

#1 介绍
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
Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class.

#2 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

 进程池和线程池有两种提交任务的方式：同步提交和异步提交

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

def task(name,n):
    print('%s %s is running'%(name,os.getpid()))
    time.sleep(random.randint(1,3))
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor(4)
    # 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，在执行下一行代码，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，会导致任务是并发运行的结果future对象会在任务运行完毕后自动传回给回调函数
    l=[]
    for i in range(10):
        #同步提交
        res=p.submit(task,'进程pid',i).result()
        print(res)
        
        # 异步提交
        future=p.submit(task,'进程pid',i)
        l.append(future)
    p.shutdoen(wait=True)#关闭进程池的入口，并且在原地等待进程池内所有任务运行完毕
    
    for future in l:
        print(future.result())
    print('主')

 下面的代码是异步提交不阻塞 获取爬取页面的信息

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time,random,os
from threading import current_thread
import requests

def get(url):
    print('%s get %s'%(current_thread().name,url))
    time.sleep(3)
    reponse=requests.get(url)
    if reponse.status_code==200:
        res=reponse.text
    else:
        res='下载失败'
    return res

def parse(future):
    time.sleep(1)
    res=future.result()
    print('%s :%s'%(current_thread().name,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',

    ]
    p=ThreadPoolExecutor(4)
    for url in urls:
        future=p.submit(get,url) #future=p.submit(get,url).result()则变成阻塞 必须等待获取结果
        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
    p.shutdown(wait=True)
    print('主',current_thread().name)

 

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

　　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

协程：是单线程下的并发。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。

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）

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）

 

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

#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

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()