python 多线程，协程，socketserver

线程

#线程是一条流水线的执行过程，一条流水线必须属于一个车间，一个车间的运行过程就是一个进程（一个进程内至少有一个线程）进程是资源单位，而线程是cpu上的执行单位

#多线程：一个车间内有多条流水线，多个流水线共享该车间的资源（多线程共享一个进程的资源），线程创建的开销要远远小于进程

#进程之间更多的是竞争关系，线程更多的是写作关系

#创建多线程的好处：
1.共享资源
2.创建开销小

开启线程的两种方式：

#方式一
from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
    t.start()
    print('主线程')


#方式二
from threading import Thread
import time
class Sayhi(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print('%s say hello' % self.name)


if __name__ == '__main__':
    t = Sayhi('egon')
    t.start()
    print('主线程')

在一个进程下开启多个线程和开启多个子进程的速度对比

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    print('hello')

if __name__ == '__main__':
    #在主进程下开启线程
    t=Thread(target=work)
    t.start()
    print('主线程/主进程')
    '''
    打印结果:
    hello
    主线程/主进程
    '''

    #在主进程下开启子进程
    t=Process(target=work)
    t.start()
    print('主线程/主进程')
    '''
    打印结果:
    主线程/主进程
    hello
    '''

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    print('hello',os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    #part1:在主进程下开启多个线程,每个线程都跟主进程的pid一样
    t1=Thread(target=work)
    t2=Thread(target=work)
    t1.start()
    t2.start()
    print('主线程/主进程pid',os.getpid())

    #part2:开多个进程,每个进程都有不同的pid
    p1=Process(target=work)
    p2=Process(target=work)
    p1.start()
    p2.start()
    print('主线程/主进程pid',os.getpid())

GIL解释器锁

在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势

#python对于计算密集型的任务开多线程的效率并不能带来多大性能上的提升，甚至不如串行(没有大量切换)，但是，对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的。
#计算密集型
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os
import time
def work():
    res=0
    for i in range(1000000):
        res+=i

if __name__ == '__main__':
    t_l=[]
    start_time=time.time()
    # for i in range(300): #串行
    #     work()

    for i in range(300):
        t=Thread(target=work) #在我的机器上，4核cpu，多线程大概15秒
        # t=Process(target=work) #在我的机器上，4核cpu，多进程大概10秒
        t_l.append(t)
        t.start()

    for i in t_l:
        i.join()

    stop_time=time.time()
    print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

    print('主线程')

#I/O密集型
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time
import os
def work():
    time.sleep(2) #模拟I/O操作，可以打开一个文件来测试I/O,与sleep是一个效果
    print(os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    t_l=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(1000):
        t=Thread(target=work) #耗时大概为2秒
        # t=Process(target=work) #耗时大概为25秒,创建进程的开销远高于线程，而且对于I/O密集型，多cpu根本不管用
        t_l.append(t)
        t.start()

    for t in t_l:
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
应用：

多线程用于IO密集型，如socket，爬虫，web
多进程用于计算密集型，如金融分析

同步锁

import time
import threading

def addNum():
    global num #在每个线程中都获取这个全局变量
    #num-=1

    temp=num
    time.sleep(0.1)
    num =temp-1  # 对此公共变量进行-1操作

num = 100  #设定一个共享变量

thread_list = []

for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=addNum)
    t.start()
    thread_list.append(t)

for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
    t.join()

print('Result: ', num)

#锁通常被用来实现对共享资源的同步访问。为每一个共享资源创建一个Lock对象，当你需要访问该资源时，调用acquire方法来获取锁对象（如果其它线程已经获得了该锁，则当前线程需等待其被释放），待资源访问完后，再调用release方法释放锁：

import threading

R=threading.Lock()

R.acquire()
'''
对公共数据的操作
'''
R.release()

死锁和递归锁

#进程也有死锁与递归锁，所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁

from threading import Thread,Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexB=Lock()

class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()
    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)

        mutexB.acquire()
        print('\033[42m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
        mutexB.release()

        mutexA.release()

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('\033[43m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
        time.sleep(2)

        mutexA.acquire()
        print('\033[44m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)
        mutexA.release()

        mutexB.release()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()

返回值：
Thread-1 拿到A锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-2 拿到A锁
然后就卡住，死锁了

#解决方法，递归锁，在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。

这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁：

 mutexA=mutexB=threading.RLock() #一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止

事件（event）

事件是为了如果有线程等待一个Event对象, 而这个Event对象的标志为假,那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为真。一个线程如果将一个Event对象的信号标志设置为真,它将唤醒所有等待这个Event对象的线程。如果一个线程等待一个已经被设置为真的Event对象,那么它将忽略这个事件, 继续执行

event.isSet()：返回event的状态值；

event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程；

event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度；

event.clear()：恢复event的状态值为False。

#redis例子
import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='(%(threadName)-10s) %(message)s',)

def worker(event):
    logging.debug('Waiting for redis ready...')
    event.wait()
    logging.debug('redis ready, and connect to redis server and do some work [%s]', time.ctime())
    time.sleep(1)

def main():
    readis_ready = threading.Event()
    t1 = threading.Thread(target=worker, args=(readis_ready,), name='t1')
    t1.start()

    t2 = threading.Thread(target=worker, args=(readis_ready,), name='t2')
    t2.start()

    logging.debug('first of all, check redis server, make sure it is OK, and then trigger the redis ready event')
    time.sleep(3) # simulate the check progress
    readis_ready.set()

if __name__=="__main__":
    main()

定时器

#指定n秒后执行某操作
from threading import Timer
 
 
def hello():
    print("hello, world")
 
t = Timer(1, hello)              #
t.start()  # after 1 seconds, "hello, world" will be printed


----------------------------------------
from threading import Timer

def hello(name):
    print('%s say hello,world' %name)
 
t = Timer(3,hello,args=('egon',))   #第一个参数3表示3s，可以指定时间，比如1，hello是执行的任务，后面可以加参数，如果没有传参(%name),那么就不传参数
t.start()

线程queue

queue队列 ：使用import queue，用法与进程Queue一样

queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads.

class queue.Queue(maxsize=0) #先进先出


import queue

q=queue.Queue()   #先进先出
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(先进先出):
first
second
third

-----------------
取空也是

q=queue.Queue(3)   #先进先出，有指定次数的功能，超过这个次数就会等待
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(先进先出):
first
second
third
'''

#class queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out 
import queue

q=queue.LifoQueue()
q.put('first')
q.put('second')


print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(后进先出):  没有指定次数的功能
third
second

'''

#class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列
import queue

q=queue.PriorityQueue()
#put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
q.put((20,'a'))
q.put((10,'b'))
q.put((30,'c'))

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队):
(10, 'b')
(20, 'a')
(30, 'c')
'''

协程

协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：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。

1. python的线程属于内核级别的，即由操作系统控制调度（如单线程一旦遇到io就被迫交出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，从应用程序级别（而非操作系统）控制切换
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.
要实现协程，关键在于用户程序自己控制程序切换，切换之前必须由用户程序自己保存协程上一次调用时的状态，如此，每次重新调用时，能够从上次的位置继续执行

（详细的：协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈）

协程实现并发爬取网页
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socketserver

socketserver模块中分两大类：server类（解决链接问题）和request类（解决通信问题）

server类

request类

继承关系

基于UDP的套接字

udp服务端
ss = socket()   #创建一个服务器的套接字
ss.bind()       #绑定服务器套接字
inf_loop:       #服务器无限循环
    cs = ss.recvfrom()/ss.sendto() # 对话(接收与发送)
ss.close()

udp客户端
cs = socket()   # 创建客户套接字
comm_loop:      # 通讯循环
    cs.sendto()/cs.recvfrom()   # 对话(发送/接收)
cs.close()                      # 关闭客户套接字

#udp套接字简单示例
#udp服务端
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
import socket
ip_port=('127.0.0.1',9000)
BUFSIZE=1024
udp_server_client=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)

udp_server_client.bind(ip_port)

while True:
    msg,addr=udp_server_client.recvfrom(BUFSIZE)
    print(msg,addr)

    udp_server_client.sendto(msg.upper(),addr)

#udp客户端
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
import socket
ip_port=('127.0.0.1',9000)
BUFSIZE=1024
udp_server_client=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)

while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    udp_server_client.sendto(msg.encode('utf-8'),ip_port)

    back_msg,addr=udp_server_client.recvfrom(BUFSIZE)
    print(back_msg.decode('utf-8'),addr)