IO多路复用,进程和线程

    大家一大半的时候使用多线程,以及多进度,不过python中由于GIL全局解释器锁的原由,python的四线程并从未当真完成

目录

一、开启线程的两种方式
    1.1 直接利用利用threading.Thread()类实例化
    1.2 创建一个类,并继承Thread类
    1.3 在一个进程下开启多个线程与在一个进程下开启多个子进程的区别
        1.3.1 谁的开启速度更快?
        1.3.2 看看PID的不同
        1.3.3 练习
        1.3.4 线程的join与setDaemon
        1.3.5 线程相关的其他方法补充

二、 Python GIL
    2.1 什么是全局解释器锁GIL
    2.2 全局解释器锁GIL设计理念与限制

三、 Python多进程与多线程对比
四、锁
    4.1 同步锁
    GIL vs Lock
    4.2 死锁与递归锁
    4.3 信号量Semaphore
    4.4 事件Event
    4.5 定时器timer
    4.6 线程队列queue

五、协程
    5.1 yield实现协程
    5.2 greenlet实现协程
    5.3 gevent实现协程

六、IO多路复用

七、socketserver实现并发
    7.1 ThreadingTCPServer

八、基于UDP的套接字

一、进度和线程的定义

 

     
实际上,python在实践多线程的时候,是通过GIL锁,进行上下文切换线程执行,每回真实唯有一个线程在运行。所以上面才说,没有真的完毕多现程。

一、开启线程的二种办法

在python中打开线程要导入threading,它与开启进度所急需导入的模块multiprocessing在采取上,有很大的相似性。在接下去的施用中,就可以发现。

同开启进度的二种艺术相同:

第一,引出“多职务”的概念:多义务处理是指用户可以在同一时间内运行多少个应用程序,每个应用程序被称作一个义务。Linux、windows就是协理多职分的操作系统,比起单职分系统它的法力增强了不少。

前言:

      那么python的八线程就不曾什么用了吧?

1.1 直接行使利用threading.Thread()类实例化

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')

比如,你一头在用浏览器上网,一边在听腾讯网云音乐,一边在用Word赶作业,那就是多任务,至少还要有3个义务正在运作。还有不少任务悄悄地在后台同时运行着,只是桌面上没有突显而已。

操作系统,位于最底层硬件与应用软件之间的一层
办事措施:向下管理硬件,向上提供接口

             
不是其一样子的,python三十二线程一般用来IO密集型的主次,那么什么样叫做IO密集型呢,举个例子,比如说带有阻塞的。当前线程阻塞等待其余线程执行。

1.2 创设一个类,并继承Thread类

from threading import Thread
import time
calss 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")

不过,那些职务是同时在运作着的呢?众所周知,运行一个任务就须求cpu去处理,那还要运转多少个职责就务须需求四个cpu?那借使有100个义务要求同时运行,就得买一个100核的cpu吗?分明不可以!

多道技术填补

      即然说到符合python三十二线程的,那么什么样的不吻合用python三十二线程呢?

1.3 在一个经过下打开多少个线程与在一个历程下打开三个子进程的区分

今日,多核CPU已经丰裕普及了,然则,即使过去的单核CPU,也足以推行多职务。由于CPU执行代码都是逐一执行的,那么,单核CPU是怎么实施多任务的啊?

1.进程

设想一个场景:浏览器,和讯云音乐以及notepad++
三个软件只能挨个执行是怎么一种景况呢?别的,要是有八个程序A和B,程序A在实践到一半的经过中,需要读取大批量的数码输入(I/O操作),而此刻CPU只好静静地等待职责A读取完数据才能继续执行,那样就白白浪费了CPU资源。你是否早就想到在程序A读取数据的进度中,让程序B去实践,当程序A读取完数据之后,让程序B暂停。聪明,那当然没难题,但那边有一个首要词:切换。

既是是切换,那么那就关乎到了事态的保存,状态的恢复生机,加上程序A与程序B所急需的系统资源(内存,硬盘,键盘等等)是不相同的。任其自流的就须求有一个东西去记录程序A和程序B分别必要怎样资源,怎么着去分辨程序A和程序B等等(比如读书)。

进度定义:

进程就是一个顺序在一个数额集上的四遍动态执行进度。进程一般由程序、数据集、进度控制块三有些组成。大家编辑的次序用来叙述进度要完结哪些功能以及怎么样成功;数据集则是先后在履行进度中所须要拔取的资源;进度控制块用来记录进度的表面特征,描述进度的进行变化进程,系统可以行使它来控制和管理进度,它是系统感知进度存在的唯一标志。

举一例表明经过:
设想一位有手腕好厨艺的微机数学家正在为她的姑娘烘制生日蛋糕。他有做生日蛋糕的菜谱,厨房里有着需的原料:面粉、鸡蛋、糖、香草汁等。在那个比喻中,做蛋糕的菜系就是程序(即用适当方式描述的算法)统计机数学家就是电脑(cpu),而做蛋糕的各个原料就是输入数据。进度就是炊事员阅读食谱、取来各类原料以及烘制蛋糕等一密密麻麻动作的总额。现在一经总括机数学家的幼子哭着跑了进去,说她的头被一只蜜蜂蛰了。计算机地理学家就记下下他照着食谱做到哪个地方了(保存进度的当前事态),然后拿出一本急救手册,根据内部的提示处理蛰伤。那里,大家看来处理机从一个经过(做蛋糕)切换到另一个高优先级的经过(实施医疗救治),每个进度具有各自的次第(食谱和抢救手册)。当蜜蜂蛰伤处理完事后,那位电脑数学家又回来做蛋糕,从他
相差时的那一步继续做下去。

注:

进程之间是相互独立得。

操作系统进度切换:1、出现IO操作。2、固定时间

             
答案是CPU密集型的,那么怎么样的是CPU密集型的吗?百度时而你就清楚。

1.3.1 何人的开启速度更快?

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
    '''

结论:出于创造子进度是将主进度完全拷贝一份,而线程不要求,所以线程的成立速度更快。

答案就是操作系统轮流让各样任务交替执行,职务1进行0.01秒,切换到任务2,职务2推行0.01秒,再切换来义务3,执行0.01秒……那样反复实践下去。表面上看,每个职务都是轮番执行的,不过,由于CPU的施行进程其实是太快了,大家倍感如同所有任务都在同时推行同样。

2.线程

线程的出现是为着下落上下文切换的消耗,升高系统的并发性,并突破一个进度只可以干一样事的弱点,使到进程内并发成为可能。

只要,一个文书程序,须求经受键盘输入,将内容展现在显示器上,还必要保存音讯到硬盘中。若只有一个经过,势必导致同一时间只可以干一样事的两难(当保存时,就不可能因而键盘输入内容)。若有八个进程,每个进程负责一个任务,进度A负责接收键盘输入的使命,进度B负责将内容显示在屏幕上的任务,进度C负责保存内容到硬盘中的职务。那里进度A,B,C间的同盟关系到了经过通讯难点,而且有联合都急需拥有的事物——-文本内容,不停的切换造成品质上的损失。若有一种体制,能够使任务A,B,C共享资源,那样上下文切换所需求保留和回复的情节就少了,同时又有什么不可减小通讯所牵动的性质损耗,这就好了。是的,那种机制就是线程。
线程也叫轻量级进度,它是一个骨干的CPU执行单元,也是程序执行过程中的最小单元,由线程ID、程序计数器、寄存器集合和储藏室共同整合。线程的引入减小了先后出现执行时的支付,进步了操作系统的出现品质。线程没有协调的系统资源。

注:1、进度是细微的资源管理单位(盛放线程的容器)。2、线程是微乎其微执行单位。

      

1.3.2 看看PID的不同

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())


'''
hello 13552
hello 13552
主线程pid: 13552
主线程pid: 13552
hello 1608
hello 6324
'''

总结:可以见见,主进程下开启多少个线程,每个线程的PID都跟主过程的PID一样;而开几个经过,每个进程都有分歧的PID。

统计:一个cpu同一时刻只好运行一个“职分”;真正的并行执行多职务只好在多核CPU上完成,但是,由于职责数量远远多于CPU的主导数据,所以,操作系统也会自行把无数任务轮流调度到种种大旨上推行。

3.进度与线程的涉及

进程是总括机中的程序关于某数码集合上的一回运行活动,是系统举行资源分配和调度的中坚单位,是操作系统结构的根基。或者说进度是独具自然独立效率的顺序关于某个数据集合上的四回运行活动,进度是系统开展资源分配和调度的一个单身单位。
线程则是进度的一个实体,是CPU调度和分担的着力单位,它是比进度更小的能独立运作的要旨单位。

              澳门葡京备用网址 1

 

       现在有那样一项职分:需求从200W个url中获取数据?

1.3.3 练习

练习一:选取四线程,已毕socket 并发连接
服务端:

from threading import Thread
from socket import *
import os

tcpsock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
tcpsock.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
tcpsock.bind(("127.0.0.1",60000))
tcpsock.listen(5)

def work(conn,addr):
    while True:
        try:
            data = conn.recv(1024)
            print(os.getpid(),addr,data.decode("utf-8"))
            conn.send(data.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__':
    while True:
        conn,addr = tcpsock.accept()
        t = Thread(target=work,args=(conn,addr))
        t.start()

"""
开启了4个客户端
服务器端输出:
13800 ('127.0.0.1', 63164) asdf
13800 ('127.0.0.1', 63149) asdf
13800 ('127.0.0.1', 63154) adsf
13800 ('127.0.0.1', 63159) asdf

可以看出每个线程的PID都是一样的。
""

客户端:

from socket import *

tcpsock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
tcpsock.connect(("127.0.0.1",60000))

while True:
    msg = input(">>: ").strip()
    if not msg:continue
    tcpsock.send(msg.encode("utf-8"))
    data = tcpsock.recv(1024)
    print(data.decode("utf-8"))

练习二:有七个义务,一个接到用户输入,一个将用户输入的始末格式化成大写,一个将格式化后的结果存入文件。

from threading import Thread

recv_l = []
format_l = []

def Recv():
    while True:
        inp = input(">>: ").strip()
        if not inp:continue
        recv_l.append(inp)

def Format():
    while True:
        if recv_l:
            res = recv_l.pop()
            format_l.append(res.upper())

def Save(filename):
    while True:
        if format_l:
            with open(filename,"a",encoding="utf-8") as f:
                res = format_l.pop()
                f.write("%s\n" %res)

if __name__ == '__main__':
    t1 = Thread(target=Recv)
    t2 = Thread(target=Format)
    t3 = Thread(target=Save,args=("db.txt",))
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()

对于操作系统来说,一个职务就是一个历程(Process),比如打开一个浏览器就是开行一个浏览器进度,打开一个记事本就启动了一个记事本进度,打开五个记事本就开动了五个记事本进度,打开一个Word就开行了一个Word进度。

4.经过线程概括

(1)一个线程只好属于一个进程,而一个经过可以有八个线程,但起码有一个线程。
(2)资源分配给进程,同一进度的具备线程共享该进程的持有资源。
(3)CPU分给线程,即确实在CPU上运行的是线程。

注:

CPython的二十多线程:由于GIL,导致同一时刻,同一进程只好有一个线程执行。

进度占用的是单独的内存地址。

      
那么大家诚挚不可以用四线程,上下文切换是须求时间的,数据量太大,不可能承受。那里大家将要用到多进程+协程

1.3.4 线程的join与setDaemon

与经过的艺术都是类似的,其实multiprocessing模块是仿照threading模块的接口;

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.setDaemon(True) #设置为守护线程,主线程结束,子线程也跟着线束。
    t.start()
    t.join()  #主线程等待子线程运行结束
    print('主线程')
    print(t.is_alive())

稍稍进度还不住同时干一件事,比如Word,它能够而且进行打字、拼写检查、打印等作业。在一个经过之中,要同时干多件事,就需求同时运行三个“子任务”,我们把进度内的这个“子职分”称为线程(Thread)。

5.互相和产出

并行处理(Parallel
Processing)是电脑连串中能同时履行五个或越多个处理的一种统计方法。并行处理可同时工作于同一程序的两样地点。并行处理的首要指标是省去大型和复杂难题的解决岁月。并发处理(concurrency
Processing):指一个时刻段中有多少个程序都处于已开行运行到运行达成之间,且那多少个程序都是在同一个处理机(CPU)上运行,但任一个时刻点上只有一个主次在处理机(CPU)上运行

出现的紧要性是您有处理八个职务的力量,不必然要同时。并行的最重若是您有同时处理三个任务的能力。所以说,并行是出现的子集

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注:

相互:在CPython里,因为有GIL锁,同一进度里,线程没有相互现象。可是差距进程之间的线程可以已毕互动。

      那么如何是协程呢?

1.3.5 线程相关的其余艺术补充

Thread实例对象的艺术:

  • isAlive():重返纯种是或不是是活跃的;
  • getName():重回线程名;
  • setName():设置线程名。

threading模块提供的一些措施:

  • threading.currentThread():再次回到当前的线程变量
  • threading.enumerate():重回一个带有正在运转的线程的列表。正在运转指线程启动后、截止前,不包括启动前和为止后。
  • threading.activeCount():重返正在运转的线程数量,与len(threading.enumerate())有同样结果。

from threading import Thread
import threading
import os

def work():
    import time
    time.sleep(3)
    print(threading.current_thread().getName())


if __name__ == '__main__':
    #在主进程下开启线程
    t=Thread(target=work)
    t.start()

    print(threading.current_thread().getName()) #获取当前线程名
    print(threading.current_thread()) #主线程
    print(threading.enumerate()) #连同主线程在内有两个运行的线程,返回的是活跃的线程列表
    print(threading.active_count())  #活跃的线程个数
    print('主线程/主进程')

    '''
    打印结果:
    MainThread
    <_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>
    [<_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>, <Thread(Thread-1, started 123145307557888)>]
    2
    主线程/主进程
    Thread-1
    '''

是因为每个进度至少要干一件事,所以,一个进程至少有一个线程。当然,像Word那种复杂的长河可以有三个线程,三个线程能够而且实施,八线程的推行方式和多进度是相同的,也是由操作系统在多个线程之间很快切换,让每个线程都指日可待地轮流运行,看起来就如同时执行同一。当然,真正地同时施行十二线程必要多核CPU才可能完毕。

6.联手与异步

在微机领域,同步就是指一个历程在执行某个请求的时候,若该请求需求一段时间才能再次回到音讯,那么那么些历程将会一向守候下去,直到收到再次回到新闻才继续执行下去;异步是指进度不须求一向等下去,而是继续执行下边的操作,不管其余进度的情景。当有音信重临时系统会通告进度展开拍卖,那样可以拉长实践的效用。举个例子,打电话时就是一起通讯,发短息时就是异步通讯。

      协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。

二、 Python GIL

GIL全称Global Interpreter
Lock
,即全局解释器锁。首先需求精通的一点是GIL并不是Python的表征,它是在落到实处Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言(语法)标准,然而足以用不一致的编译器来编译成可实施代码。有名的编译器例如GCC,INTEL
C++,Visual
C++等。Python也一致,同样一段代码可以由此CPython,PyPy,Psyco等分化的Python执行环境来推行。像其中的JPython就从未GIL。然则因为CPython是半数以上环境下默认的Python执行环境。所以在无数人的概念里CPython就是Python,也就想当然的把GIL归咎为Python语言的短处。所以这边要先明确一点:GIL并不是Python的特色,Python完全可以不借助于GIL

小结:

7.threading模块

 线程对象的开创:

Thread类直接创制:

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import time

def tingge():
    print("听歌")
    time.sleep(3)
    print('听歌结束')

def xieboke():
    print("写博客")
    time.sleep(5)
    print("写博客结束")
    print(time.time()-s)
s=time.time()
tingge()
xieboke()

原始

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import threading
import time

def tingge():
    print("听歌")
    time.sleep(3)
    print('听歌结束')

def xieboke():
    print("写博客")
    time.sleep(5)
    print("写博客结束")
    print(time.time()-s)
s=time.time()
t1=threading.Thread(target=tingge)
t2=threading.Thread(target=xieboke)

t1.start()
t2.start()

直接开立Thread类

                 澳门葡京备用网址 7

Thread类继承式制造:

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import time
import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num=num
    def run(self):
        print("running on number:%s" %self.num)
        time.sleep(3)

t1=MyThread(56)
t2=MyThread(78)

t1.start()
t2.start()
print("ending")

继承式制造Thread类

Thread类的实例方法:

join()和setDaemon():

# join():在子线程完成运行之前,这个子线程的父线程将一直被阻塞。

# setDaemon(True):
        '''
         将线程声明为守护线程,必须在start() 方法调用之前设置,如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。

         当我们在程序运行中,执行一个主线程,如果主线程又创建一个子线程,主线程和子线程 就分兵两路,分别运行,那么当主线程完成

         想退出时,会检验子线程是否完成。如果子线程未完成,则主线程会等待子线程完成后再退出。但是有时候我们需要的是只要主线程

         完成了,不管子线程是否完成,都要和主线程一起退出,这时就可以 用setDaemon方法啦'''


import threading
from time import ctime,sleep
import time

def Music(name):

        print ("Begin listening to {name}. {time}".format(name=name,time=ctime()))
        sleep(3)
        print("end listening {time}".format(time=ctime()))

def Blog(title):

        print ("Begin recording the {title}. {time}".format(title=title,time=ctime()))
        sleep(5)
        print('end recording {time}'.format(time=ctime()))


threads = []


t1 = threading.Thread(target=Music,args=('FILL ME',))
t2 = threading.Thread(target=Blog,args=('',))

threads.append(t1)
threads.append(t2)

if __name__ == '__main__':

    #t2.setDaemon(True)

    for t in threads:

        #t.setDaemon(True) #注意:一定在start之前设置
        t.start()

        #t.join()

    #t1.join()
    #t2.join()    #  考虑这三种join位置下的结果?

    print ("all over %s" %ctime())

小心:关于setdaemon:程序直到不存在非守护线程时退出!

其余艺术:

Thread实例对象的方法
  # isAlive(): 返回线程是否活动的。
  # getName(): 返回线程名。
  # setName(): 设置线程名。

threading模块提供的一些方法:
  # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
  # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。
  # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。

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import threading
from time import ctime,sleep
import time
def Music(name):
        print ("Begin listening to {name}. {time}".format(name=name,time=ctime()))
        sleep(3)
        print(threading.current_thread())
        print(threading.active_count())
        print(threading.enumerate())
        print("end listening {time}".format(time=ctime()))
def Blog(title):
        print ("Begin recording the {title}. {time}".format(title=title,time=ctime()))
        sleep(5)
        print('end recording {time}'.format(time=ctime()))
threads = []
t1 = threading.Thread(target=Music,args=('FILL ME',),name="sub_thread")
t2 = threading.Thread(target=Blog,args=('',))
threads.append(t1)
threads.append(t2)
if __name__ == '__main__':
    #t2.setDaemon(True)
    for t in threads:
        #t.setDaemon(True) #注意:一定在start之前设置
        t.start()
        #t.join()
    #t1.join()
    #t2.join()    #  考虑这三种join位置下的结果?
    print ("all over %s" %ctime())

#输出结果
# Begin listening to FILL ME. Tue May  9 14:51:48 2017
# Begin recording the . Tue May  9 14:51:48 2017
# all over Tue May  9 14:51:48 2017
# <Thread(sub_thread, started 224)>
# 3
# [<_MainThread(MainThread, stopped 5728)>, <Thread(sub_thread, started 224)>, <Thread(Thread-1, started 644)>]
# end listening Tue May  9 14:51:51 2017
# end recording Tue May  9 14:51:53 2017

练习

     
协程的定义很已经提议来了,但直至日二零一八年才在好几语言(如Lua)中得到广泛应用。

2.1 什么是全局解释器锁GIL

Python代码的履行由Python
虚拟机(也叫解释器主循环,CPython版本)来支配,Python
在安顿之初就考虑到要在解释器的主循环中,同时只有一个线程在履行,即在随意时刻,只有一个线程在解释器中运作。对Python
虚拟机的造访由全局解释器锁(GIL)来决定,正是那么些锁能保险平等时刻只有一个线程在运作。
在二十四线程环境中,Python 虚拟机按以下方法实行:

  1. 设置GIL
  2. 切换来一个线程去运转
  3. 运行:
    a. 指定数量的字节码指令,或者
    b. 线程主动让出控制(可以调用time.sleep(0))
  4. 把线程设置为睡眠境况
  5. 解锁GIL
  6. 重新重复以上所有手续

在调用外部代码(如C/C++扩张函数)的时候,GIL
将会被锁定,直到这些函数为止停止(由于在那时期从不Python
的字节码被周转,所以不会做线程切换)。

  • 进度就是一个顺序在一个数目集上的两回动态执行进程。进度一般由程序、数据集、进度控制块三局地组成。
  • 线程也叫轻量级过程,它是一个为主的CPU执行单元,也是程序执行进程中的最小单元,由线程ID、程序计数器、寄存器集合和储藏室共同组成。线程的引入减小了程序出现执行时的开销,提升了操作系统的出现质量。线程没有和谐的系统资源。

8.GIL(全局解释器锁)

'''

定义:
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple 
native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly 
because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL 
exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

'''

Python中的线程是操作系统的原生线程,Python虚拟机使用一个大局解释器锁(Global
Interpreter
Lock)来互斥线程对Python虚拟机的选用。为了接济三四线程机制,一个主干的要求就是索要贯彻不一致线程对共享资源访问的排斥,所以引入了GIL。
GIL:在一个线程拥有精晓释器的访问权之后,其他的具无线程都不可能不等待它释放解释器的访问权,尽管这么些线程的下一条指令并不会互相影响。
在调用任何Python C API从前,要先取得GIL
GIL缺点:多处理器退化为单处理器;优点:避免大量的加锁解锁操作

GIL(全局解释器锁):
加在cpython解释器上;

计算密集型: 一贯在应用CPU
IO密集型:存在大批量IO操作

 

总结:

对于总括密集型义务:Python的三十六线程并没有用
对此IO密集型义务:Python的多线程是有含义的

python使用多核:开进度,弊端:开销大并且切换复杂
着重点:协程+多进程
趋势:IO多路复用
终端思路:换C模块完毕八线程

 

GIL的最初设计:

Python协助多线程,而化解四线程之间数据完整性和景色同步的最简便方法自然就是加锁。
于是有了GIL那把一级大锁,而当越多的代码库开发者接受了那种设定后,他们早先多量依赖那种特征(即默许python内部对象是thread-safe的,无需在落到实处时考虑外加的内存锁和同步操作)。逐步的那种落成格局被发现是蛋疼且没用的。但当大家总计去拆分和去除GIL的时候,发现大量库代码开发者现已重度器重GIL而尤其难以去除了。有多难?做个类比,像MySQL这样的“小品种”为了把Buffer
Pool
Mutex那把大锁拆分成各样小锁也花了从5.5到5.6再到5.7多少个大版为期近5年的时间,并且仍在后续。MySQL这几个背后有公司扶助且有定位开支团队的制品走的这么困难,那又加以Python那样中心开发和代码贡献者中度社区化的集体吗?

GIL的影响:

任由你启多少个线程,你有多少个cpu,
Python在实施一个进度的时候会淡定的在一如既往时刻只同意一个线程运行。
故此,python是无能为力使用多核CPU完结多线程的。
那般,python对于统计密集型的职分开多线程的频率甚至不如串行(没有大气切换),不过,对于IO密集型的职分成效依旧有拨云见日进步的。

             
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Python的三十二线程:
由于GIL,导致同一时刻,同一进度只好有一个线程被周转。

总计密集型:

澳门葡京备用网址 13澳门葡京备用网址 14

#coding:utf8
from threading import Thread
import time

def counter():
    i = 0
    for _ in range(50000000):
        i = i + 1

    return True


def main():

    l=[]
    start_time = time.time()

    for i in range(2):

        t = Thread(target=counter)
        t.start()
        l.append(t)
        t.join()

    # for t in l:
    #     t.join()

    end_time = time.time()
    print("Total time: {}".format(end_time - start_time))

if __name__ == '__main__':
    main()


'''
py2.7:
     串行:25.4523348808s
     并发:31.4084379673s
py3.5:
     串行:8.62115597724914s
     并发:8.99609899520874s

'''

View Code

 解决方案:

用multiprocessing替代Thread
multiprocessing库的面世很大程度上是为了弥补thread库因为GIL而无效的瑕疵。它完全的复制了一套thread所提供的接口方便迁移。唯一的不等就是它采取了多进程而不是八线程。每个进程有协调的独自的GIL,由此也不会现出进程之间的GIL争抢。

澳门葡京备用网址 15澳门葡京备用网址 16

#coding:utf8
from multiprocessing import Process
import time

def counter():
    i = 0
    for _ in range(40000000):
        i = i + 1

    return True

def main():

    l=[]
    start_time = time.time()

    for _ in range(2):
        t=Process(target=counter)
        t.start()
        l.append(t)
        #t.join()

    for t in l:
       t.join()

    end_time = time.time()
    print("Total time: {}".format(end_time - start_time))

if __name__ == '__main__':
    main()


'''

py2.7:
     串行:6.1565990448 s
     并行:3.1639978885 s

py3.5:
     串行:6.556925058364868 s
     并发:3.5378448963165283 s

'''

View Code

本来multiprocessing也不是万能良药。它的引入会大增程序达成时线程间数据通信和一起的辛苦。就拿计数器来举例子,假诺大家要多个线程累加同一个变量,对于thread来说,申雅培(Karicare)个global变量,用thread.Lock的context包裹住三行就搞定了。而multiprocessing由于经过之间不能看到对方的数量,只好通过在主线程申Bellamy个Queue,put再get或者用share
memory的艺术。那一个额外的贯彻资本使得本来就十分难过的多线程程序编码,变得愈加痛楚了。

总计:因为GIL的存在,唯有IO Bound场景下得多线程会得到较好的特性 –
假如对并行总结品质较高的次序可以设想把宗旨部分也成C模块,或者干脆用别的语言完毕

  • GIL在较长一段时间内将会持续存在,不过会到处对其进行创新。

故此对于GIL,既然不能对抗,那就学会去分享它吗!

同步锁:

协办锁也叫互斥锁。

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)

锁平时被用来落到实处对共享资源的联合访问。为每一个共享资源创制一个Lock对象,当您须求拜访该资源时,调用acquire方法来取得锁对象(倘若其余线程已经得到了该锁,则当前线程需等候其被假释),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()

澳门葡京备用网址 17澳门葡京备用网址 18

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
    print("ok")
    lock.acquire()
    temp=num
    time.sleep(0.1)
    num =temp-1  # 对此公共变量进行-1操作
    lock.release()
num = 100  #设定一个共享变量
thread_list = []
lock=threading.Lock()
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)
#串行

练习

澳门葡京备用网址 19

累计有两把锁,一个是解释器级其他,一个是用户级其余。

增加思考

'''
1、为什么有了GIL,还需要线程同步?

多线程环境下必须存在资源的竞争,那么如何才能保证同一时刻只有一个线程对共享资源进行存取?

加锁, 对, 加锁可以保证存取操作的唯一性, 从而保证同一时刻只有一个线程对共享数据存取.

通常加锁也有2种不同的粒度的锁:

    coarse-grained(粗粒度): python解释器层面维护着一个全局的锁机制,用来保证线程安全。
                            内核级通过GIL实现的互斥保护了内核的共享资源。

    fine-grained(细粒度):   那么程序员需要自行地加,解锁来保证线程安全,
                            用户级通过自行加锁保护的用户程序的共享资源。

 2、GIL为什么限定在一个进程上?

 你写一个py程序,运行起来本身就是一个进程,这个进程是有解释器来翻译的,所以GIL限定在当前进程;
 如果又创建了一个子进程,那么两个进程是完全独立的,这个字进程也是有python解释器来运行的,所以
 这个子进程上也是受GIL影响的                


'''

死锁与递归所:

所谓死锁:
是指七个或多个以上的经过或线程在实施进度中,因争夺资源而招致的一种互动等待的气象,若无外力成效,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或体系发生了死锁,那一个永恒在交互等待的进度称为死锁进度。

抢锁,涉及到升迁。

import threading
import time

mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
        self.fun1()
        self.fun2()

    def fun1(self):

        mutexA.acquire()  # 如果锁被占用,则阻塞在这里,等待锁的释放

        print ("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))

        mutexB.acquire()
        print ("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
        mutexB.release()

        mutexA.release()


    def fun2(self):

        mutexB.acquire()
        print ("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
        time.sleep(0.2)

        mutexA.acquire()
        print ("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))
        mutexA.release()

        mutexB.release()

if __name__ == "__main__":

    print("start---------------------------%s"%time.time())

    for i in range(0, 10):
        my_thread = MyThread()
        my_thread.start()

在Python中为了帮助在同一线程中一再呼吁同一资源,python提供了可重入锁RLock。那一个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,从而使得资源得以被频繁require。直到一个线程所有的acquire都被release,其余的线程才能赢得资源。下边的事例如若采纳RLock代替Lock,则不会暴发死锁:

Rlock内部维护着一个计数器。

利用递归锁,使用串行格局。

Rlock=threading.RLock()

澳门葡京备用网址 20澳门葡京备用网址 21

import threading
import time

# mutexA = threading.Lock()
# mutexB = threading.Lock()

Rlock=threading.RLock()

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):

        self.fun1()
        self.fun2()

    def fun1(self):

        Rlock.acquire()  # 如果锁被占用,则阻塞在这里,等待锁的释放

        print ("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))

        Rlock.acquire()  # count=2
        print ("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
        Rlock.release()   #count-1

        Rlock.release()   #count-1 =0


    def fun2(self):
        Rlock.acquire()  # count=1
        print ("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
        time.sleep(0.2)

        Rlock.acquire()  # count=2
        print ("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))
        Rlock.release()

        Rlock.release()   # count=0


if __name__ == "__main__":

    print("start---------------------------%s"%time.time())

    for i in range(0, 10):

        my_thread = MyThread()
        my_thread.start()

递归锁RLock

运用场景:抢票软件中。

Event对象

线程的一个根本特性是每个线程都是单独运作且情形不行预测。倘诺程序中的其他线程须要经过判断某个线程的场所来规定自己下一步的操作,这时线程同步难题就
会变得极度费劲。为精通决这几个题材,大家需求使用threading库中的伊夫nt对象。
对象涵盖一个可由线程设置的信号标志,它同意线程等待某些事件的暴发。在
初叶情形下,伊夫nt对象中的信号标志被装置为假。假诺有线程等待一个伊夫nt对象,
而这么些伊夫nt对象的申明为假,那么这么些线程将会被直接不通直至该标志为真。一个线程假如将一个伊芙nt对象的信号标志设置为真,它将唤起所有等待那么些伊夫nt对象的线程。要是一个线程等待一个早就被装置为确实伊芙nt对象,那么它将忽略这些事件,
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。

          澳门葡京备用网址 22

 

 可以设想一种采用场景(仅仅看做验证),例如,大家有五个线程从Redis队列中读取数据来拍卖,那个线程都要尝尝去连接Redis的劳务,一般景观下,即使Redis连接不成功,在相继线程的代码中,都会去尝尝再度连接。如若大家想要在启动时确保Redis服务正常,才让那一个工作线程去连接Redis服务器,那么大家就足以动用threading.伊芙nt机制来协调各类工作线程的总是操作:主线程中会去尝尝连接Redis服务,如若正常的话,触发事件,各工作线程会尝试连接Redis服务。

澳门葡京备用网址 23澳门葡京备用网址 24

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()

View Code

threading.伊夫nt的wait方法还接受一个超时参数,默许景况下一旦事件相同没有爆发,wait方法会一贯不通下去,而进入那一个超时参数之后,假如打断时间超越这一个参数设定的值之后,wait方法会重临。对应于下面的运用场景,即使Redis服务器一致没有启动,我们期望子线程可以打印一些日志来不断地提醒我们眼前尚未一个可以接连的Redis服务,我们就足以经过设置那个超时参数来达到那样的目的:

澳门葡京备用网址 25澳门葡京备用网址 26

def worker(event):
    while not event.is_set():
        logging.debug('Waiting for redis ready...')
        event.wait(2)
    logging.debug('redis ready, and connect to redis server and do some work [%s]', time.ctime())
    time.sleep(1)

View Code

澳门葡京备用网址 27澳门葡京备用网址 28

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...')

    while not event.isSet():
        logging.debug("wait.......")
        event.wait(3)   # if flag=False阻塞,等待flag=true继续执行


    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()  #  flag=False
    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(6) # simulate the check progress
    readis_ready.set()  # flag=Ture


if __name__=="__main__":
    main()

练习

诸如此类,我们就足以在伺机Redis服务启动的还要,看到工作线程节度使在等候的动静。

在意:event不是锁,只是种处境。

 Semaphore(信号量):

Semaphore管理一个内置的计数器,
每当调用acquire()时内置计数器-1;
调用release() 时内置计数器+1;
计数器不能小于0;当计数器为0时,acquire()将封堵线程直到其余线程调用release()。

 

实例:(同时只有5个线程可以得到semaphore,即可以限制最达累斯萨拉姆接数为5):

澳门葡京备用网址 29澳门葡京备用网址 30

import threading
import time

semaphore = threading.Semaphore(5)

def func():
    if semaphore.acquire():
        print (threading.currentThread().getName() + ' get semaphore')
        time.sleep(2)
        semaphore.release()

for i in range(20):
  t1 = threading.Thread(target=func)
  t1.start()

View Code

应用:连接池

思考:与Rlock的区别?

     
协程有怎么着利益吗,协程只在单线程中施行,不须要cpu进行上下文切换,协程自动已毕子程序切换。

2.2 全局解释器锁GIL设计意见与范围

GIL的宏图简化了CPython的落到实处,使得对象模型,包含首要的内建类型如字典,都是带有可以并发访问的。锁住全局解释器使得相比简单的贯彻对二十四线程的支撑,但也损失了多处理器主机的并行总结能力。
可是,不论标准的,如故第三方的壮大模块,都被规划成在进行密集总计职务是,释放GIL。
再有,就是在做I/O操作时,GIL总是会被保释。对负有面向I/O
的(会调用内建的操作系统C 代码的)程序来说,GIL 会在那些I/O
调用在此以前被放走,以允许任何的线程在那些线程等待I/O
的时候运行。若是是纯统计的次序,没有 I/O 操作,解释器会每隔 100
次操作就自由那把锁,让其他线程有时机执行(这几个次数可以经过
sys.setcheckinterval 来调整)如若某线程并未拔取过多I/O
操作,它会在融洽的光阴片内一直占据处理器(和GIL)。也就是说,I/O
密集型的Python 程序比总计密集型的次第更能丰裕利用多线程环境的好处。

上面是Python 2.7.9手册中对GIL的不难介绍:
The mechanism used by the CPython interpreter to assure that only one
thread executes Python bytecode at a time. This simplifies the CPython
implementation by making the object model (including critical built-in
types such as dict) implicitly safe against concurrent access. Locking
the entire interpreter makes it easier for the interpreter to be
multi-threaded, at the expense of much of the parallelism afforded by
multi-processor machines.
However, some extension modules, either standard or third-party, are
designed so as to release the GIL when doing computationally-intensive
tasks such as compression or hashing. Also, the GIL is always released
when doing I/O.
Past efforts to create a “free-threaded” interpreter (one which locks
shared data at a much finer granularity) have not been successful
because performance suffered in the common single-processor case. It is
believed that overcoming this performance issue would make the
implementation much more complicated and therefore costlier to maintain.

从上文中可以看来,针对GIL的难题做的居多革新,如使用更细粒度的锁机制,在单处理器环境下反而造成了品质的下落。普遍认为,克制那个特性难点会造成CPython已毕更为复杂,因而维护资金越来越昂扬。

二、进度和线程的涉嫌

9.队列(queue)

queue方法:

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

 当必须在七个线程之间安全地调换音信时,队列在线程编程中更是有用。

get与put方法

'''

创建一个“队列”对象

import Queue
q = Queue.Queue(maxsize = 10)
Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数
maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。

将一个值放入队列中
q.put(10)
调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数,第一个item为必需的,为插入项目的值;
第二个block为可选参数,默认为
1。如果队列当前为空且block为1,put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0,
put方法将引发Full异常。

将一个值从队列中取出
q.get()
调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block,默认为True。如果队列为空且
block为True,get()就使调用线程暂停,直至有项目可用。如果队列为空且block为False,队列将引发Empty异常。

'''

练习:

import queue

q = queue.Queue(3)
q.put(111)
q.put("hello")
q.put(222)
# q.put(223,False)


print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# print(q.get(False))

join与task_done方法:

'''
join() 阻塞进程,直到所有任务完成,需要配合另一个方法task_done。

    def join(self):
     with self.all_tasks_done:
      while self.unfinished_tasks:
       self.all_tasks_done.wait()

task_done() 表示某个任务完成。每一条get语句后需要一条task_done。


import queue
q = queue.Queue(5)
q.put(10)
q.put(20)
print(q.get())
q.task_done()
print(q.get())
q.task_done()

q.join()

print("ending!")
'''

IO多路复用,进程和线程。任何常用方法:

'''

此包中的常用方法(q = Queue.Queue()):

q.qsize() 返回队列的大小
q.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
q.full() 如果队列满了,返回True,反之False
q.full 与 maxsize 大小对应
q.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间
q.get_nowait() 相当q.get(False)非阻塞 
q.put(item) 写入队列,timeout等待时间
q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)
q.task_done() 在完成一项工作之后,q.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号
q.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作

'''

其余方式:

'''

Python Queue模块有三种队列及构造函数: 

1、Python Queue模块的FIFO队列先进先出。  class queue.Queue(maxsize) 
2、LIFO类似于堆,即先进后出。           class queue.LifoQueue(maxsize) 
3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。 class queue.PriorityQueue(maxsize) 


import queue

#先进后出

q=queue.LifoQueue()

q.put(34)
q.put(56)
q.put(12)

#优先级
q=queue.PriorityQueue()
q.put([5,100])
q.put([7,200])
q.put([3,"hello"])
q.put([4,{"name":"alex"}])

while 1:
  data=q.get()
  print(data)

'''

注意:

  队列只在三十二线程、多进程中才有。

  队列是个数据类型或者数据结构。

     
那里没有动用yield协程,那么些python自带的并不是很圆满,至于缘何有待于你去研商了。

三、 Python多进度与多线程相比较

有了GIL的留存,同一时刻同一进度中唯有一个线程被执行?那里或许人有一个问号:多进度可以利用多核,但是付出大,而Python八线程开支小,但却无力回天采纳多核的优势?要解决这么些题材,大家要求在以下几点上高达共识:

  • CPU是用来计量的!
  • 多核CPU,意味着可以有多少个核并行达成总结,所以多核升级的是计量品质;
  • 各样CPU一旦遇上I/O阻塞,照旧须要等待,所以多核查I/O操作没什么用处。

本来,对于一个先后来说,不会是纯总括仍然纯I/O,大家只好相对的去看一个程序到底是计量密集型,依旧I/O密集型。从而进一步分析Python的三四线程有无用武之地。

分析:

我们有多个职分急需处理,处理访求肯定是要有出现的功力,解决方案得以是:

  • 方案一:开启八个进程;
  • 方案二:一个进程下,开启三个经过。

单核意况下,分析结果:

  • 一旦三个职分是测算密集型,没有多核来并行统计,方案一徒增了创办进度的开销,方案二胜;
  • 借使八个职分是I/O密集型,方案一创办进度的开发大,且经过的切换速度远不如线程,方案二胜。

多核情形下,分析结果:

  • 如若多少个任务是密集型,多核意味着并行
    统计,在python中一个进度中一致时刻唯有一个线程执行用不上多核,方案一胜;
  • 若果多少个任务是I/O密集型,再多的核 也解决不了I/O难题,方案二胜。

结论:现今的总括机基本上都是多核,python对于计算密集型的天职开三二十四线程的成效并无法拉动多大品质上的升级,甚至
不如串行(没有大气切换),可是,对于I/O密集型的天职成效仍旧有鲜明升高的。

代码完结比较

总括密集型:

#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(100):
        # t=Thread(target=work) #我的机器4核cpu,多线程大概15秒
        t=Process(target=work) #我的机器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:

#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(500):
        # t=Thread(target=work) #run time is 2.195
        t=Process(target=work) #耗时大概为37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))

总结:
动用场景:
四线程用于I/O密集型,如socket、爬虫、web
多进度用于计算密集型,如金融分析

进度是计算机中的程序关于某数码集上的两回运行活动,是系统进行资源分配和调度的着力单位,是操作系统结构的基础。或者说进度是具有自然独立成效的程序关于某个数据集上的一次运行活动,进度是系统举办资源分配和调度的一个单独单位。
线程则是经过的一个实体,是CPU调度和分担的着力单位,它是比进度更小的能独立运作的为主单位。

10.利用 生产者消费者模型

何以要动用生产者和买主格局

在线程世界里,生产者就是生产数据的线程,消费者就是用度数量的线程。在多线程开发当中,借使劳动者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待顾客处理完,才能接二连三生产数量。同样的道理,借使顾客的拍卖能力超越生产者,那么消费者就必须等待生产者。为了化解这一个标题于是引入了劳动者和消费者方式。

何以是生产者消费者形式

生产者消费者情势是透过一个器皿来缓解劳动者和消费者的强耦合难点。生产者和买主彼此之间不直接通信,而透过阻塞队列来开展报导,所以生产者生产完数据将来不要等待买主处理,直接扔给卡住队列,消费者不找生产者要多少,而是平昔从绿灯队列里取,阻塞队列就相当于一个缓冲区,平衡了劳动者和顾客的拍卖能力。

那就好像,在食堂,厨子做好菜,不需求直接和客户交换,而是交由前台,而客户去饭菜也不须要不找大厨,直接去前台领取即可,那也是一个结耦的经过。

澳门葡京备用网址 31澳门葡京备用网址 32

import time,random
import queue,threading

q = queue.Queue()

def Producer(name):
  count = 0
  while count <10:
    print("making........")
    time.sleep(random.randrange(3))
    q.put(count)
    print('Producer %s has produced %s baozi..' %(name, count))
    count +=1
    #q.task_done()
    #q.join()
    print("ok......")
def Consumer(name):
  count = 0
  while count <10:
    time.sleep(random.randrange(4))
    if not q.empty():
        data = q.get()
        #q.task_done()
        #q.join()
        print(data)
        print('\033[32;1mConsumer %s has eat %s baozi...\033[0m' %(name, data))
    else:
        print("-----no baozi anymore----")
    count +=1

p1 = threading.Thread(target=Producer, args=('A',))
c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=('B',))
# c2 = threading.Thread(target=Consumer, args=('C',))
# c3 = threading.Thread(target=Consumer, args=('D',))
p1.start()
c1.start()
# c2.start()
# c3.start()

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      那里运用相比完善的第三方协程包gevent

四、锁

澳门葡京备用网址 33

11.multiprocessing模块

Multiprocessing is a package that supports spawning processes using an
API similar to the threading module. The multiprocessing package offers
both local and remote concurrency,effectively side-stepping the Global
Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this,
the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage
multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and
Windows.

出于GIL的留存,python中的二十四线程其实并不是真正的二十四线程,倘诺想要充裕地应用多核CPU的资源,在python中半数以上气象须要选用多进度。

multiprocessing包是Python中的多进度管理包。与threading.Thread类似,它可以使用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进度可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同,也有start(),
run(),
join()的法门。别的multiprocessing包中也有Lock/伊夫nt/Semaphore/Condition类
(那么些指标足以像二十四线程那样,通过参数传递给各样进度),用以同步进度,其用法与threading包中的同名类一致。所以,multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API,只可是换来了多进度的地步。

python的长河调用:

澳门葡京备用网址 34澳门葡京备用网址 35

# Process类调用

from multiprocessing import Process
import time
def f(name):

    print('hello', name,time.ctime())
    time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    p_list=[]
    for i in range(3):
        p = Process(target=f, args=('alvin:%s'%i,))
        p_list.append(p)
        p.start()
    for i in p_list:
        p.join()
    print('end')

# 继承Process类调用
from multiprocessing import Process
import time

class MyProcess(Process):
    def __init__(self):
        super(MyProcess, self).__init__()
        # self.name = name

    def run(self):

        print ('hello', self.name,time.ctime())
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    p_list=[]
    for i in range(3):
        p = MyProcess()
        p.start()
        p_list.append(p)

    for p in p_list:
        p.join()

    print('end')

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澳门葡京备用网址 36澳门葡京备用网址 37

#coding:utf8
from multiprocessing import Process
import time

def counter():
    i = 0
    for _ in range(40000000):
        i = i + 1
    return True
def main():
    l=[]
    start_time = time.time()

    for _ in range(2):
        t=Process(target=counter)
        t.start()
        l.append(t)
        #t.join()

    for t in l:
       t.join()

    # counter()
    # counter()
    end_time = time.time()
    print("Total time: {}".format(end_time - start_time))
if __name__ == '__main__':
    main()

"""
测得时候,注意关闭其他无用的软件。防止出现在多进程环境中串行比并行还快。
这是因为其他进程在干扰。
"""

测试

process类:

构造方法:

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

  group: 线程组,近来还未曾完成,库引用中擢升必须是None;
  target: 要执行的措施;
  name: 进程名;
  args/kwargs: 要传入方法的参数。

澳门葡京备用网址 ,实例方法:

  is_alive():重返进程是或不是在运作。

  join([timeout]):阻塞当前上下文环境的进度程,直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout(可选参数)。

  start():进度准备妥当,等待CPU调度

  run():strat()调用run方法,假如实例进度时未制定传入target,那star执行t默许run()方法。

  terminate():不管职分是还是不是到位,立刻终止工作历程

属性:

  daemon:和线程的setDeamon功能雷同

  name:进度名字。

  pid:进程号。

澳门葡京备用网址 38澳门葡京备用网址 39

from multiprocessing import Process
import os
import time
def info(name):


    print("name:",name)
    print('parent process:', os.getppid())
    print('process id:', os.getpid())
    print("------------------")
    time.sleep(1)

def foo(name):

    info(name)

if __name__ == '__main__':

    info('main process line')


    p1 = Process(target=info, args=('alvin',))
    p2 = Process(target=foo, args=('egon',))
    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

    print("ending")

#输出结果
# name: main process line
# parent process: 5164 #pycharm进程号
# process id: 2584 
# ------------------
# name: alvin
# parent process: 2584
# process id: 8100
# ------------------
# name: egon
# parent process: 2584
# process id: 7752
# ------------------
# ending

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      pip  install    gevent

4.1 同步锁

要求:对一个全局变量,开启100个线程,每个线程都对该全局变量做减1操作;

不加锁,代码如下:

import time
import threading

num = 100  #设定一个共享变量
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

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)

分析:如上程序开启100线程并不能把全局变量num减为0,首个线程执行addNum赶上I/O阻塞后很快切换到下一个线程执行addNum,由于CPU执行切换的进度更加快,在0.1秒内就切换完毕了,那就导致了第四个线程在获得num变量后,在time.sleep(0.1)时,其他的线程也都得到了num变量,所有线程获得的num值都是100,所以最终减1操作后,就是99。加锁完毕。

加锁,代码如下:

import time
import threading

num = 100   #设定一个共享变量
def addNum():
    with lock:
        global num
        temp = num
        time.sleep(0.1)
        num = temp-1    #对此公共变量进行-1操作

thread_list = []

if __name__ == '__main__':
    lock = threading.Lock()   #由于同一个进程内的线程共享此进程的资源,所以不需要给每个线程传这把锁就可以直接用。
    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)

加锁后,第二个线程得到锁后初始操作,第四个线程必须等待第二个线程操作达成后将锁释放后,再与其余线程竞争锁,获得锁的线程才有权操作。那样就有限支撑了数额的安全,然而拖慢了举办进程。
注意:with locklock.acquire()(加锁)与lock.release()(释放锁)的简写。

import threading

R=threading.Lock()

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

小结:

12.协程

协程是单线程实现并发,不再有任何锁的概念。

协程的好处:
1、由于单线程,无法再切换。
2、不再有其余锁的定义。

yield与协程:

澳门葡京备用网址 40澳门葡京备用网址 41

import time

"""
传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁。
如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过yield跳转到消费者开始执行,待消费者执行完毕后,切换回生产者继续生产,效率极高。
"""
# 注意到consumer函数是一个generator(生成器):
# 任何包含yield关键字的函数都会自动成为生成器(generator)对象

def consumer():
    r = ''
    while True:
        # 3、consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回;
        #    yield指令具有return关键字的作用。然后函数的堆栈会自动冻结(freeze)在这一行。
        #    当函数调用者的下一次利用next()或generator.send()或for-in来再次调用该函数时,
        #    就会从yield代码的下一行开始,继续执行,再返回下一次迭代结果。通过这种方式,迭代器可以实现无限序列和惰性求值。
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] ←← Consuming %s...' % n)
        time.sleep(1)
        r = '200 OK'
def produce(c):
    # 1、首先调用c.next()启动生成器
    next(c)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('[PRODUCER] →→ Producing %s...' % n)
        # 2、然后,一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行;
        cr = c.send(n)
        # 4、produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息;
        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % cr)
    # 5、produce决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束。
    c.close()
if __name__=='__main__':
    # 6、整个流程无锁,由一个线程执行,produce和consumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。
    c = consumer()
    produce(c)


'''
result:

[PRODUCER] →→ Producing 1...
[CONSUMER] ←← Consuming 1...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] →→ Producing 2...
[CONSUMER] ←← Consuming 2...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] →→ Producing 3...
[CONSUMER] ←← Consuming 3...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] →→ Producing 4...
[CONSUMER] ←← Consuming 4...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] →→ Producing 5...
[CONSUMER] ←← Consuming 5...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
'''

View Code

greenlet:

greenlet
是最底部的库。gevent库和eventlet库,都是在greenlet库得基础上持续封装。

greenlet机制的严重性思想是:生成器函数或者协程函数中的yield语句挂起函数的履行,直到稍后使用next()或send()操作举行复原为止。可以利用一个调度器循环在一组生成器函数之间协作四个义务。greentlet是python中贯彻我们所谓的”Coroutine(协程)”的一个基础库.

澳门葡京备用网址 42澳门葡京备用网址 43

from greenlet import greenlet

def test1():
    print (12)
    gr2.switch()
    print (34)
    gr2.switch()

def test2():
    print (56)
    gr1.switch()
    print (78)

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()

View Code

每个进程下N个协程,   

GIL vs Lock

机智的同学可能会问到这个问题,就是既然你之前说过了,Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了,为什么这里还需要lock? 

先是大家必要达到共识:锁的目标是为了掩护共享的数据,同一时间只可以有一个线程来修改共享的数目

然后,我们可以得出结论:爱惜不一致的数据就活该加不相同的锁。

末尾,难点就很爽朗了,GIL
与Lock是两把锁,珍贵的数码差距,前者是解释器级其余(当然维护的就是解释器级其他多少,比如垃圾回收的多寡),后者是维护用户自己支付的应用程序的数量,很明显GIL不担负那件事,只可以用户自定义加锁处理,即Lock

详细的:

因为Python解释器帮您活动定期举行内存回收,你可以掌握为python解释器里有一个单身的线程,每过一段时间它起wake
up做一次全局轮询看看哪些内存数据是可以被清空的,此时您自己的主次
里的线程和
py解释器自己的线程是并发运行的,假诺你的线程删除了一个变量,py解释器的排泄物回收线程在清空那个变量的经过中的clearing时刻,可能一个其余线程正好又再一次给这几个还没来及得清空的内存空间赋值了,结果就有可能新赋值的多少被删除了,为了然决类似的题材,python解释器简单残忍的加了锁,即当一个线程运行时,其余人都不可以动,那样就解决了上述的标题,
那足以说是Python早期版本的遗留问题。

  • 一个线程只好属于一个进程,而一个进度可以有多个线程,但最少有一个线程。

  • 资源分配给进度,同一进度的具有线程共享该进度的享有资源。

  • CPU分给线程,即确实在CPU上运行的是线程。

13.基于greenlet的框架

gevent模块完成协程

Python通过yield提供了对协程的骨干协助,可是不完全。而第三方的gevent为Python提供了相比较完善的协程帮衬。

gevent是第三方库,通过greenlet完毕协程,其核情感维是:

当一个greenlet境遇IO操作时,比如访问互连网,就自动切换来其余的greenlet,等到IO操作完毕,再在适度的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时,平日使程序处于等候状态,有了gevent为我们自行切换协程,就有限支撑总有greenlet在运行,而不是等待IO。

由于切换是在IO操作时自动落成,所以gevent要求修改Python自带的有的标准库,这一经过在启动时通过monkey
patch已毕:

澳门葡京备用网址 44澳门葡京备用网址 45

import gevent
import time

def foo():
    print("running in foo")
    gevent.sleep(2)
    print("switch to foo again")

def bar():
    print("switch to bar")
    gevent.sleep(5)
    print("switch to bar again")

start=time.time()

gevent.joinall(
    [gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar)]
)

print(time.time()-start)

View Code

本来,实际代码里,我们不会用gevent.sleep()去切换协程,而是在执行到IO操作时,gevent自动切换,代码如下:

澳门葡京备用网址 46澳门葡京备用网址 47

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent
from urllib import request
import time

def f(url):
    print('GET: %s' % url)
    resp = request.urlopen(url)
    data = resp.read()
    print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))

start=time.time()

gevent.joinall([
        gevent.spawn(f, 'https://itk.org/'),
        gevent.spawn(f, 'https://www.github.com/'),
        gevent.spawn(f, 'https://zhihu.com/'),
])

# f('https://itk.org/')
# f('https://www.github.com/')
# f('https://zhihu.com/')

print(time.time()-start)

View Code

扩展:

gevent是一个基于协程(coroutine)的Python网络函数库,通过运用greenlet提供了一个在libev事件循环顶部的高级别并发API。

重在特点有以下几点:

<1> 基于libev的高速事件循环,Linux下面的是epoll机制

<2> 基于greenlet的轻量级执行单元

<3> API复用了Python标准库里的内容

<4> 辅助SSL的合营式sockets

<5> 可因此线程池或c-ares达成DNS查询

<6> 通过monkey patch效率来驱动第三方模块变成同盟式

gevent.spawn()方法spawn一些jobs,然后通过gevent.joinall将jobs插手到微线程执行队列中等待其姣好,设置超时为2秒。执行后的结果通过检查gevent.格林let.value值来采访。

澳门葡京备用网址 48澳门葡京备用网址 49

1、关于Linux的epoll机制:

epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而作了改进的poll,是Linux下多路复用IO接口select/poll的
增强版本,它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率。epoll的优点:

(1)支持一个进程打开大数目的socket描述符。select的一个进程所打开的FD由FD_SETSIZE的设置来限定,而epoll没有这个限制,它所支持的FD上限是
最大可打开文件的数目,远大于2048。

(2)IO效率不随FD数目增加而线性下降:由于epoll只会对“活跃”的socket进行操作,于是,只有”活跃”的socket才会主动去调用 callback函数,其他
idle状态的socket则不会。

(3)使用mmap加速内核与用户空间的消息传递。epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存实现的。

(4)内核微调。

2、libev机制

提供了指定文件描述符事件发生时调用回调函数的机制。libev是一个事件循环器:向libev注册感兴趣的事件,比如socket可读事件,libev会对所注册的事件
的源进行管理,并在事件发生时触发相应的程序。

ps

ps

4.2.2 官方文档中的示例:

import gevent

from gevent import socket

urls = [‘www.google.com.hk’,’www.example.com’, ‘www.python.org’ ]

jobs = [gevent.spawn(socket.gethostbyname, url) for url in urls]

gevent.joinall(jobs, timeout=2)

[job.value for job in jobs]

[‘74.125.128.199’, ‘208.77.188.166’, ‘82.94.164.162’]

声明:gevent.spawn()方法spawn一些jobs,然后通过gevent.joinall将jobs参与到微线程执行队列中等待其姣好,设置超时为2秒。执行后的结果通过检查gevent.格林let.value值来搜集。gevent.socket.gethostbyname()函数与正式的socket.gethotbyname()有相同的接口,但它不会卡住整个解释器,由此会使得其余的greenlets跟随着交通的伸手而实施。

4.2.3 Monkey patch

Python的运转环境允许我们在运作时修改一大半的靶子,包涵模块、类仍然函数。就算那样做会生出“隐式的副成效”,而且出现难点很难调试,但在要求修改Python本身的根基行为时,Monkey
patch就派上用场了。Monkey
patch能够使得gevent修改标准库里面一大半的阻塞式系统调用,包蕴socket,ssl,threading和select等模块,而成为合营式运行。

from gevent import monkey ;

monkey . patch_socket ()

import urllib2

通过monkey.patch_socket()方法,urllib2模块可以运用在多微线程环境,达到与gevent共同工作的目的。

4.2.4 事件循环

不像任何网络库,gevent和eventlet类似,
在一个greenlet中隐式开首事件循环。没有必须调用run()或dispatch()的反应器(reactor),在twisted中是有
reactor的。当gevent的API函数想不通时,它获得Hub实例(执行时间循环的greenlet),并切换过去。假设没有集线器实例则会动态
创制。

libev提供的轩然大波循环默许使用系统最快轮询机制,设置LIBEV_FLAGS环境变量可指定轮询机制。LIBEV_FLAGS=1为select,
LIBEV_FLAGS = 2为poll, LIBEV_FLAGS = 4为epoll,LIBEV_FLAGS =
8为kqueue。

Libev的API位于gevent.core下。注意libev
API的回调在Hub的greenlet运行,因而使用同步greenlet的API。可以采纳spawn()和伊芙nt.set()等异步API。

eventlet贯彻协程(了解)

eventlet 是按照 greenlet
落成的面向网络采纳的面世处理框架,提供“线程”池、队列等与任何 Python
线程、进度模型万分相似的 api,并且提供了对 Python
发行版自带库及其余模块的超轻量并发适应性调整措施,比直接运用 greenlet
要惠及得多。

其基本原理是调整 Python 的 socket 调用,当发生阻塞时则切换来其他greenlet 执行,那样来有限支撑资源的可行运用。必要留意的是:
eventlet 提供的函数只可以对 Python 代码中的 socket
调用进行处理,而不可以对模块的 C 语言部分的 socket
调用进行修改。对后者那类模块,依旧必要把调用模块的代码封装在 Python
标准线程调用中,之后采纳 eventlet 提供的适配器完结 eventlet
与规范线程之间的合营。
虽说 eventlet 把 api
封装成了那多少个类似标准线程库的方式,但二者的实际上出现执行流程仍旧有强烈有别于。在尚未出现I/O 阻塞时,除非显式讲明,否则当前正值举办的 eventlet 永远不会把 cpu
交给其余的
eventlet,而正式线程则是不管是还是不是现身堵塞,总是由具有线程一起战斗运行资源。所有
eventlet 对 I/O 阻塞无关的大运算量耗时操作基本没有啥扶助。

#coding=utf-8
from multiprocessing import Process
import gevent
#from gevent import monkey; monkey.patch_socket()
#用于协程的了程序
def yield_execFunc(x):
    print('______________%s'%x)


#yield_clist决定协程的数量
#开始协程操作
def yield_start(yield_clist):
    task=[] #用来存储协程
    for i in yield_clist:
        task.append(gevent.spawn(yield_execFunc,i))

    gevent.joinall(task) #执行协程

if  __name__=="__main__":
    list1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] #元素个数决定开起的协程数量
    list2=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
    list3=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
    process_list =[list1,list2,list3] #元素个数决定进程数量
    for plist in process_list:
        p = Process(target=yield_start,args=(plist,))
        p.start()

4.2 死锁与递归锁

所谓死锁:是指多少个或三个以上的进度或线程在进行进度中,因争夺资源而造成的一种互动等待的情景,若无外力成效,它们都将不可以推进下去。此时称系统处于死锁状态,或种类爆发了死锁。那此永远在互相等待的长河称死锁进程

一般来说代码,就会发出死锁:

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()

'''
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
'''

化解死锁的方法

幸免爆发死锁的法子就是用递归锁,在python中为了帮忙在同一线程中再三伸手同一资源,python提供了可重入锁RLock

这个RLock里面维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire(得到锁)的次数,从而使得资源得以被一再require。直到一个线程所有的acquire都被release(释放)后,其他的线程才能得到资源。上面的事例假设运用RLock代替Lock,就不会爆发死锁的风貌了。

mutexA=mutexB=threading.RLock()
#一个线程得到锁,counter加1,该线程内又赶上加锁的事态,则counter继续加1,这时期具有其余线程都不得不等待,等待该线程释放具有锁,即counter递减到0截止。

三、并行(xing)和并发

14.IO模型

IO 就是InputStream,OutputStream 输入和出口。 

一路(synchronous)
IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking)
IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是何许,到底有何分别?这一个标题莫过于不比的人付出的答案都可能不一样,比如wiki,就觉得asynchronous
IO和non-blocking
IO是一个东西。那实质上是因为不相同的人的知识背景不相同,并且在议论这些题材的时候上下文(context)也不雷同。所以,为了更好的作答那一个题目,先限定一下本文的上下文。

本文钻探的背景是Linux环境下的network
IO。 

Stevens在篇章中总括比较了四种IO
Model:

  • blocking IO #堵塞IO,全程阻塞(accept,recv)
  • nonblocking IO #非阻塞
  • IO multiplexing #IO多路复用 (监听八个延续)
  • signal driven IO #异步IO
  • asynchronous IO #使得信号

鉴于signal
driven IO在实际中并不常用,所以自己那只提及剩下的三种IO Model。
再说一下IO发生时提到的靶子和手续。
对此一个network IO
(那里我们以read举例),它会涉嫌到多少个系统对象,一个是调用这几个IO的process
(or
thread),另一个就是系统基本(kernel)。当一个read操作暴发时,它会经历多少个级次:
 1 等候数据准备 (Waiting for the data to be ready)
 2 将数据从水源拷贝到进度中 (Copying the data from the kernel to the
process)
铭记那两点很关键,因为这一个IO
Model的分别就是在多少个阶段上各有不一样的情事。

补充:

Windows32位系统,2的32次方,其中内核态占用1个G、用户态占用3个G。
发送得数目肯定是先到根本空间,最后操作系统再把多少转给用户空间,然后才能拓展拍卖。
进度切换操作消耗资源比线程要多,线程切换切换操作比协程消耗资源要多。

 

blocking
IO (阻塞IO)

在linux中,默认情形下具有的socket都是blocking,一个杰出的读操作流程大致是那样:

澳门葡京备用网址 50

当用户进度调用了recvfrom这么些体系调用,kernel就从头了IO的第三个等级:准备数据。对于network
io来说,很多时候数据在一开端还未曾到达(比如,还不曾收受一个完好的UDP包),那个时候kernel就要等待丰裕的数额来临。而在用户进度那边,整个进程会被堵塞。当kernel一直等到多少准备好了,它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存,然后kernel再次来到结果,用户进程才免除block的情状,重新运行起来。
因而,blocking IO的表征就是在IO执行的四个等级都被block了。

non-blocking IO(非阻塞IO)

linux下,可以由此设置socket使其成为non-blocking。当对一个non-blocking
socket执行读操作时,流程是以此样子:

澳门葡京备用网址 51

从图中可以看到,当用户进度发生read操作时,倘若kernel中的数据还不曾备选好,那么它并不会block用户进度,而是立时回到一个error。从用户进度角度讲
,它提倡一个read操作后,并不须要等待,而是立时就获得了一个结出。用户进度判断结果是一个error时,它就了解多少还平素不未雨绸缪好,于是它可以另行发送read操作。一旦kernel中的数据准备好了,并且又再一次接受了用户进程的system
call,那么它霎时就将数据拷贝到了用户内存,然后回到。所以,用户进度实际是须要不断的主动询问kernel数据好了未曾。

 注意:

     
在网络IO时候,非阻塞IO也会展开recvform系统调用,检查数据是或不是准备好,与阻塞IO不相同等,”非阻塞将大的整片时间的堵塞分成N多的小的梗塞,
所以进度不断地有空子 ‘被’
CPU光顾”。即每一次recvform系统调用之间,cpu的权力还在进程手中,那段时日是足以做别的作业的,

   
  也就是说非阻塞的recvform系统调用调用之后,进程并不曾被封堵,内核立时赶回给进度,若是数据还没准备好,此时会回到一个error。进程在重临之后,可以干点其余事情,然后再发起recvform系统调用。重复上边的经过,循环往复的开展recvform系统调用。那一个进程一般被叫做轮询。轮询检查基本数据,直到数据准备好,再拷贝数据到进程,进行数据处理。须求小心,拷贝数据总体进程,进度如故是属于阻塞的气象。

澳门葡京备用网址 52澳门葡京备用网址 53

import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
sk.setsockopt
sk.bind(('127.0.0.1',6667))
sk.listen(5)
sk.setblocking(False)
while True:
    try:
        print ('waiting client connection .......')
        connection,address = sk.accept()   # 进程主动轮询
        print("+++",address)
        client_messge = connection.recv(1024)
        print(str(client_messge,'utf8'))
        connection.close()
    except Exception as e:
        print (e)
        time.sleep(4)

#############################client

import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

while True:
    sk.connect(('127.0.0.1',6667))
    print("hello")
    sk.sendall(bytes("hello","utf8"))
    time.sleep(2)
    break

View Code

澳门葡京备用网址 54澳门葡京备用网址 55

import socket
import select

sock = socket.socket()
sock.bind(("127.0.0.1",8800))
sock.listen(5)

sock.setblocking(False)
inputs=[sock,]
while 1:
    r,w,e=select.select(inputs,[],[]) # 监听有变化的套接字 inputs=[sock,conn1,conn2,conn3..]
    #r=inputs  r=[conn1,conn2]
    print(inputs,"===inputs===") #一定要注意,r不等于inputs,r是会变化得
    print(r,"====r===")
    for obj in r: # 第一次 [sock,]  第二次 #[conn1,]
        if obj==sock:
            conn,addr=obj.accept()
            print(conn,"===conn===")
            inputs.append(conn) #  inputs=[sock,conn]
        else:
            data=obj.recv(1024)
            print(data.decode("utf8"))
            send_data = input(">>>")
            obj.send(send_data.encode("utf8"))

#输出结果
# [<socket.socket fd=204, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 8800)>] ===inputs===
# [<socket.socket fd=204, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 8800)>] ====r===
# <socket.socket fd=196, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 8800), raddr=('127.0.0.1', 61457)> ===conn===
# [<socket.socket fd=204, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 8800)>, <socket.socket fd=196, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 8800), raddr=('127.0.0.1', 61457)>] ===inputs===
# [<socket.socket fd=196, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 8800), raddr=('127.0.0.1', 61457)>] ====r===
# aaa #接收得数据
# >>>bbb #客户端发送数据

基于select机制(服务端)

澳门葡京备用网址 56澳门葡京备用网址 57

import socket

sock=socket.socket()

sock.connect(("127.0.0.1",8800))

while 1:
    data=input("input>>>")
    sock.send(data.encode("utf8"))
    rece_data=sock.recv(1024)
    print(rece_data.decode("utf8"))
sock.close()

#输入结果
#input>>>aaa
#bbb
#input>>>

基于select机制(客户端)

亮点:能够在等候职分达成的年月里干任何活了(包含提交其余职责,也就是
“后台” 可以有多少个职责在同时执行)。

缺点:任务成功的响应延迟增大了,因为每过一段时间才去轮询四次read操作,而职责可能在一遍轮询之间的擅自时间成功。这会促成全体数量吞吐量的狂跌。

总结:

非阻塞IO:

发送数次系统调用。优点:wait for data时无阻塞。缺点:1 连串调用太多。2
数额不是实时收到得。

三个等级:

wait for data:非阻塞

copy data:阻塞

举办结果:开了多少个进度,每个进程下举办10个协程合营职务

4.3 信号量Semaphore

同进度的信号量一样。
用一个世俗的事例来说,锁相当于独立卫生间,唯有一个坑,同一时刻只可以有一个人拿到锁,进去使用;而信号量相当于国有更衣室,例如有5个坑,同一时刻可以有5个人获取锁,并采用。

Semaphore管制一个置于的计数器,每当调用acquire()时,内置计数器-1;调用release()时,内置计数器+1;计数器不可以小于0,当计数器为0时,acquire()将封堵线程,直到其余线程调用release()

实例:
同时唯有5个线程能够博得Semaphore,即可以界定最洛桑接数为5:

import threading
import time

sem = threading.Semaphore(5)
def func():
    if sem.acquire():   #也可以用with进行上下文管理
        print(threading.current_thread().getName()+"get semaphore")
        time.sleep(2)
        sem.release()

for i in range(20):
    t1 = threading.Thread(target=func)
    t1.start()

利用with开展上下文管理:

import threading
import time

sem = threading.Semaphore(5)

def func():
    with sem:   
        print(threading.current_thread().getName()+"get semaphore")
        time.sleep(2)

for i in range(20):
    t1 = threading.Thread(target=func)
    t1.start()

注:信号量与进度池是一心分歧一的概念,进度池Pool(4)最大不得不发出4个经过,而且从头到尾都只是那4个经过,不会时有暴发新的,而信号量是爆发一堆线程/进度。

并行处理(Parallel
Processing)是电脑体系中能同时执行多少个或更八个处理的一种计算办法。并行处理可同时工作于一致程序的两样地点。并行处理的重中之重目标是节省大型和复杂难点的化解岁月。

15.IO multiplexing(IO多路复用)

   IO
multiplexing这些词可能有点陌生,可是假诺自身说select,epoll,差不离就都能了解了。有些地点也称这种IO方式为event
driven
IO。大家都知道,select/epoll的裨益就在于单个process就可以而且处理多少个互连网连接的IO。它的基本原理就是select/epoll那些function会不断的轮询所承受的所有socket,当某个socket有数量到达了,就通报用户进度。它的流程如图:

澳门葡京备用网址 58

   当用户进度调用了select,那么任何经过会被block,而与此同时,kernel会“监视”所有select负责的socket,当其余一个socket中的数据准备好了,select就会重回。那一个时候用户进度再调用read操作,将数据从kernel拷贝到用户进度。
这么些图和blocking
IO的图其实并没有太大的差别,事实上,还更差点。因为此地要求动用两个system
call (select 和 recvfrom),而blocking IO只调用了一个system call
(recvfrom)。不过,用select的优势在于它能够同时处理两个connection。(多说一句。所以,要是拍卖的连接数不是很高的话,使用select/epoll的web
server不一定比采纳multi-threading + blocking IO的web
server质量更好,可能推迟还更大。select/epoll的优势并不是对于单个连接能处理得更快,而是在乎能处理越来越多的总是。)
在IO multiplexing
Model中,实际中,对于每一个socket,一般都安装成为non-blocking,不过,如上图所示,整个用户的process其实是直接被block的。只但是process是被select那几个函数block,而不是被socket
IO给block。

小心1:select函数重回结果中一旦有文件可读了,那么进度就可以通过调用accept()或recv()来让kernel将位于内核中准备到的数目copy到用户区。

留意2: select的优势在于可以拍卖多少个一连,不适用于单个连接、

澳门葡京备用网址 59澳门葡京备用网址 60

#***********************server.py
import socket
import select
sk=socket.socket()
sk.bind(("127.0.0.1",8801))
sk.listen(5)
inputs=[sk,]
while True:
    r,w,e=select.select(inputs,[],[],5)
    print(len(r))

    for obj in r:
        if obj==sk:
            conn,add=obj.accept()
            print(conn)
            inputs.append(conn)
        else:
            data_byte=obj.recv(1024)
            print(str(data_byte,'utf8'))
            inp=input('回答%s号客户>>>'%inputs.index(obj))
            obj.sendall(bytes(inp,'utf8'))

    print('>>',r)

#***********************client.py

import socket
sk=socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',8801))

while True:
    inp=input(">>>>")
    sk.sendall(bytes(inp,"utf8"))
    data=sk.recv(1024)
    print(str(data,'utf8'))

View Code

win平台:select

linux平台:
select poll epoll 

select的缺点:

  1. 老是调用select都要将所有的fb(文件讲述符)拷贝到内核空间导致作用下跌。
  2. 遍历所有的fb,是不是有数量访问。(最要害的标题)
  3. 最哈拉雷接数(1024)

poll:

  1. 历次调用select都要将兼具的fb(文件讲述符)拷贝到内核空间导致作用下降。
  2. 遍历所有的fb,是还是不是有数量访问。(最要害的题材)
  3. 最洛桑接数没有限制(是个过渡阶段)

epoll: 

  1. 先是个函数:创制epoll句柄:将有着的fb(文件讲述符)拷贝到内核空间,可是只需拷贝五回。
  2. 回调函数:某一个函数或者某一个动作成功做到后会触发的函数,为持有的fd绑定一个回调函数,一旦有数量访问,触发该回调函数,回调函数将fd放到链表中。
  3. 其多少个函数 判断链表是或不是为空

   最利兹接数没有上线。

链表是个数据类型。

 

优先级:epoll|kqueue|devpoll > poll > select.
epoll|kqueue|devpoll都是一个级其他。

补充:

socketserver是基于二十八线程和IO多路复用完毕得。

对此文本讲述符(套接字对象)
1 是一个唯一的非零整数,不会变
2
收发数据的时候,对于接收端而言,数据先到基本空间,然后copy到用户空间,同时,内核空间数据清除

特点:

1、全程(wait for data,copy data)阻塞

2、能监听多个文本描述符,完成产出

Asynchronous I/O(异步IO)

linux下的asynchronous IO其实用得很少。先看一下它的流程:

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用户进度发起read操作之后,立时就足以起来去做其余的事。而另一方面,从kernel的角度,当它备受一个asynchronous
read之后,首先它会立马回到,所以不会对用户进程发生任何block。然后,kernel会等待数据准备落成,然后将数据拷贝到用户内存,当这一体都形成将来,kernel会给用户进度发送一个signal,告诉它read操作落成了。

特性:全程无阻塞

IO模型比较分析

 到近期为止,已经将八个IO
Model都介绍完了。现在回过头来回答最初的那些难点:blocking和non-blocking的区分在哪,synchronous
IO和asynchronous IO的不一致在哪。
先回答最简便的这些:blocking vs
non-blocking。后边的介绍中实际早已很显然的印证了这两者的界别。调用blocking
IO会一贯block住对应的进度直到操作完结,而non-blocking
IO在kernel还预备数据的气象下会应声回去。

在认证synchronous IO和asynchronous
IO的分别以前,需求先交给两者的概念。史蒂夫ns给出的概念(其实是POSIX的概念)是那样子的:
    A synchronous I/O operation causes the requesting process to be
blocked until that I/O operationcompletes;
    An asynchronous I/O operation does not cause the requesting process
to be blocked; 
      两者的不相同就在于synchronous IO做”IO
operation”的时候会将process阻塞。根据那么些定义,在此之前所述的blocking
IO,non-blocking IO,IO multiplexing都属于synchronous
IO。有人可能会说,non-blocking
IO并从未被block啊。这里有个极度“狡猾”的地方,定义中所指的”IO
operation”是指真实的IO操作,就是例证中的recvfrom这几个system
call。non-blocking IO在实践recvfrom那个system
call的时候,倘诺kernel的数据没有准备好,那时候不会block进度。可是,当kernel中多少准备好的时候,recvfrom会将数据从kernel拷贝到用户内存中,那一个时候经过是被block了,在那段时间内,进度是被block的。而asynchronous
IO则不一致,当进程发起IO
操作之后,就一直再次回到再也不理睬了,直到kernel发送一个信号,告诉进度说IO已毕。在那整个经过中,进度完全没有被block。

依次IO Model的相比如图所示:

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透过位置的牵线,会发现non-blocking IO和asynchronous
IO的界别仍旧很醒目的。在non-blocking
IO中,就算进度大多数年华府不会被block,不过它依然须要进度去主动的check,并且当数码准备已毕之后,也急需经过积极的双重调用recvfrom来将数据拷贝到用户内存。而asynchronous
IO则统统两样。它就好像用户进程将所有IO操作交给了外人(kernel)达成,然后别人做完后发信号布告。在此时期,用户进度不须求去检查IO操作的状态,也不须求主动的去拷贝数据。

补充:

比方有堵塞就叫联合IO
一旦没堵塞就叫异步IO

一头:阻塞IO 、非阻塞IO、IO多路复用
异步:异步IO

 selectors模块

澳门葡京备用网址 63澳门葡京备用网址 64

import selectors
import socket

sel = selectors.DefaultSelector()

def accept(sock, mask):
    conn, addr = sock.accept()  # Should be ready
    print('accepted', conn, 'from', addr)
    conn.setblocking(False)
    sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)

def read(conn, mask):
    data = conn.recv(1000)  # Should be ready
    if data:
        print('echoing', repr(data), 'to', conn)
        conn.send(data)  # Hope it won't block
    else:
        print('closing', conn)
        sel.unregister(conn)
        conn.close()

sock = socket.socket()
sock.bind(('localhost', 1234))
sock.listen(100)
sock.setblocking(False)
sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept)

while True:
    events = sel.select()
    for key, mask in events:
        callback = key.data
        callback(key.fileobj, mask)

View Code

澳门葡京备用网址 65澳门葡京备用网址 66

import selectors  # 基于select模块实现的IO多路复用,建议大家使用

import socket

sock=socket.socket()
sock.bind(("127.0.0.1",8800))

sock.listen(5)

sock.setblocking(False)

sel=selectors.DefaultSelector() #根据具体平台选择最佳IO多路机制,比如在linux,选择epoll

def read(conn,mask):

    try:
        data=conn.recv(1024)
        print(data.decode("UTF8"))
        data2=input(">>>")
        conn.send(data2.encode("utf8"))
    except Exception:
        sel.unregister(conn)

def accept(sock,mask):

    conn, addr = sock.accept()
    print("conn",conn)
    sel.register(conn,selectors.EVENT_READ,read)

sel.register(sock,selectors.EVENT_READ,accept)  # 注册事件

while 1:

    print("wating...")
    events=sel.select()   #  监听    [(key1,mask1),(key2,mask2)]
    for key,mask in events:

        # print(key.fileobj)    # conn
        # print(key.data)       # read
        func=key.data
        obj=key.fileobj

        func(obj,mask)  # 1 accept(sock,mask)    # 2 read(conn,mask)

练习

Python
2.7本子中listen()超过了安装得值会连接不上,Python3版本listen()没有限定

C:\Python27\python.exe D:/weixin/temp/yield_tmp.py
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Process finished with exit code 0

4.4 事件Event

同进度的同等

线程的一个珍重特性是每个线程都是单身运作且意况不行预测。假诺程序中的其余线程通过判断某个线程的图景来确定自己下一步的操作,这时线程同步难点就会变得万分艰辛,为驾驭决那一个题材大家运用threading库中的Event对象。

Event目的涵盖一个可由线程设置的信号标志,它同意线程等待某些事件的爆发。在初步情状下,伊芙nt对象中的信号标志被装置为假。假如有线程等待一个伊芙nt对象,而这些伊芙nt对象的注脚为假,那么这么些线程将会被
平素不通直至该
标志为真。一个线程假设将一个伊芙nt对象的信号标志设置为真,它将唤起所有等待那么些伊夫nt对象的线程。若是一个线程等待一个曾经被
设置 为真正伊夫nt对象,那么它将忽略那些事件,继续执行。

伊夫nt对象拥有部分方法:
event = threading.Event() #发出一个风云目的

  • event.isSet():返回event状态值;
  • event.wait():如果event.isSet() == False,将阻塞线程;
  • event.set():设置event的意况值为True,所有阻塞池的线程进入就绪状态,等待操作系统高度;
  • event.clear():恢复生机event的情事值False。

动用场景:

比如,我们有两个线程要求连接数据库,大家想要在启动时确保Mysql服务正常,才让那么些工作线程去老是Mysql服务器,那么我们就可以运用threading.Event()机制来协调种种工作线程的接连操作,主线程中会去品尝连接Mysql服务,即便正常的话,触发事件,各工作线程会尝试连接Mysql服务。

from threading import Thread,Event
import threading
import time,random
def conn_mysql():
    print('\033[42m%s 等待连接mysql。。。\033[0m' %threading.current_thread().getName())
    event.wait()  #默认event状态为False,等待
    print('\033[42mMysql初始化成功,%s开始连接。。。\033[0m' %threading.current_thread().getName())


def check_mysql():
    print('\033[41m正在检查mysql。。。\033[0m')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()   #设置event状态为True
    time.sleep(random.randint(1,3))

if __name__ == '__main__':
    event=Event()
    t1=Thread(target=conn_mysql) #等待连接mysql
    t2=Thread(target=conn_mysql) #等待连接myqsl
    t3=Thread(target=check_mysql) #检查mysql

    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()


'''
输出如下:
Thread-1 等待连接mysql。。。
Thread-2 等待连接mysql。。。
正在检查mysql。。。
Mysql初始化成功,Thread-1开始连接。。。
Mysql初始化成功,Thread-2开始连接。。。
'''

注:threading.Eventwait办法还足以承受一个逾期参数,默许情状下,如果事件直接从未发出,wait方法会一向不通下去,而投入那个超时参数之后,假设打断时间超越那个参数设定的值之后,wait方法会再次来到。对应于上边的拔取场景,要是mysql服务器一直没有启动,我们盼望子线程可以打印一些日志来不断提醒大家方今没有一个足以延续的mysql服务,大家就足以设置那个超时参数来达到那样的目标:

上例代码修改后如下:

from threading import Thread,Event
import threading
import time,random
def conn_mysql():
    count = 1
    while not event.is_set():
        print("\033[42m%s 第 <%s> 次尝试连接。。。"%(threading.current_thread().getName(),count))
        event.wait(0.2)
        count+=1
    print("\033[45mMysql初始化成功,%s 开始连接。。。\033[0m"%(threading.current_thread().getName()))

def check_mysql():
    print('\033[41m正在检查mysql。。。\033[0m')
    time.sleep(random.randint(1,3))
    event.set()
    time.sleep(random.randint(1,3))

if __name__ == '__main__':
    event=Event()
    t1=Thread(target=conn_mysql) #等待连接mysql
    t2=Thread(target=conn_mysql) #等待连接mysql
    t3=Thread(target=check_mysql) #检查mysql

    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()

如此这般,大家就足以在等候Mysql服务启动的同时,看到工作线程大将军在等待的图景。应用:连接池。

并发处理(concurrency
Processing)指一个时刻段中有多少个程序都处在已启动运作到运行完成之间,且那多少个程序都是在同一个处理机(CPU)上运行,但任一个时刻点上唯有一个主次在处理机(CPU)上运行。

16.Monkey patch

猴子补丁是一个程序来增添或改动本地配套连串软件(仅影响到程序的运作实例)的措施。

Monkey
patch纵使在运转时对已部分代码进行修改,达到hot
patch的目标。伊芙ntlet中多量拔取了该技术,以替换标准库中的组件,比如socket。首先来看一下最简便的monkey
patch的贯彻。

class Foo(object):  
    def bar(self):  
        print('Foo.bar')

def bar(self):  
    print('Modified bar')  

Foo().bar()  

Foo.bar = bar  

Foo().bar()

由于Python中的名字空间是开放,通过dict来达成,所以很简单就可以完毕patch的目标。

参考资料:Monkey patch

 

参考苑昊

 

4.5 定时器timer

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)  #1秒后执行任务hello
t.start()   # after 1 seconds, "hello, world" will be printed

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4.6 线程队列queue

queue队列:使用import queue,用法与经过Queue一样。

queue下有两种队列:

  • queue.Queue(maxsize) 先进先出,先放进队列的数码,先被取出来;
  • queue.LifoQueue(maxsize) 后进先出,(Lifo 意为last in first
    out),后放进队列的数据,先被取出来
  • queue.PriorityQueue(maxsize) 优先级队列,优先级越高优先取出来。

举例:
先进先出:

import queue

q=queue.Queue()
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
'''

后进先出:

import queue

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

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

先行级队列:

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')
'''

出现的最重若是你有处理三个义务的力量,不必然要同时。并行的重中之重是你有同时处理四个职务的力量。所以说,并行是出现的子集。

五、协程

协程:是单线程下的出现,又称微线程、纤程,英文名:Coroutine协程是一种用户态的轻量级线程,协程是由用户程序自己支配调度的。

急需强调的是:

1.
python的线程属于基本级其他,即由操作系统控制调度(如单线程一旦际遇io就被迫交出cpu执行权限,切换其他线程运行)

  1. 单线程内打开协程,一旦相遇io,从应用程序级别(而非操作系统)控制切换

对照操作系统控制线程的切换,用户在单线程内决定协程的切换,优点如下:

1.
协程的切换开支更小,属于程序级其他切换,操作系统完全感知不到,因此特别轻量级

  1. 单线程内就可以完成产出的功用,最大限度地行使cpu。

要促成协程,关键在于用户程序自己支配程序切换,切换从前务必由用户程序自己保留协程上三次调用时的情状,如此,每一遍重复调用时,可以从上次的职位继续执行

(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此外地方,在切回到的时候,恢复生机原先封存的寄存器上下文和栈)

四、同步与异步

5.1 yield落成协程

我们事先曾经学习过一种在单线程下可以保留程序运行状态的章程,即yield,大家来简单复习一下:

  • yiled可以保留情状,yield的情景保存与操作系统的保存线程状态很像,可是yield是代码级别决定的,更轻量级
  • send可以把一个函数的结果传给其它一个函数,以此落成单线程内程序之间的切换

#不用yield:每次函数调用,都需要重复开辟内存空间,即重复创建名称空间,因而开销很大
import time
def consumer(item):
    # print('拿到包子%s' %item)
    x=11111111111
    x1=12111111111
    x3=13111111111
    x4=14111111111
    y=22222222222
    z=33333333333

    pass
def producer(target,seq):
    for item in seq:
        target(item) #每次调用函数,会临时产生名称空间,调用结束则释放,循环100000000次,则重复这么多次的创建和释放,开销非常大

start_time=time.time()
producer(consumer,range(100000000))
stop_time=time.time()
print('run time is:%s' %(stop_time-start_time)) #30.132838010787964


#使用yield:无需重复开辟内存空间,即重复创建名称空间,因而开销小
import time
def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper

init
def consumer():
    x=11111111111
    x1=12111111111
    x3=13111111111
    x4=14111111111
    y=22222222222
    z=33333333333
    while True:
        item=yield
        # print('拿到包子%s' %item)
        pass
def producer(target,seq):
    for item in seq:
        target.send(item) #无需重新创建名称空间,从上一次暂停的位置继续,相比上例,开销小

start_time=time.time()
producer(consumer(),range(100000000))
stop_time=time.time()
print('run time is:%s' %(stop_time-start_time)) #21.882073879241943

缺点:
协程的真相是单线程下,不可能接纳多核,可以是一个主次开启五个经过,每个进程内打开两个线程,每个线程内打开协程。
协程指的是单个线程,因此一旦协程出现堵塞,将会阻塞整个线程。

协程的概念(满意1,2,3就足以称呼协程):

  1. 必须在唯有一个单线程里已毕产出
  2. 修改共享数据不需加锁
  3. 用户程序里团结保留四个控制流的内外文栈
  4. 外加:一个协程遭逢IO操作自动切换来其他协程(怎样落到实处检测IO,yield、greenlet都爱莫能助落到实处,就用到了gevent模块(select机制))

注意:yield切换在并未io的景色下照旧尚未重新开发内存空间的操作,对功用没有何样进步,甚至更慢,为此,可以用greenlet来为大家演示那种切换。

在电脑世界,同步就是指一个经过在履行某个请求的时候,若该请求须要一段时间才能回到音信,那么这些进度将会直接等候下去,直到收到再次来到新闻才继续执行下去。

5.2 greenlet达成协程

greenlet是一个用C达成的协程模块,比较与python自带的yield,它可以使您在任意函数之间自由切换,而不需把那一个函数先声明为generator。

安装greenlet模块
pip install greenlet

from greenlet import greenlet
import time

def t1():
    print("test1,first")
    gr2.switch()
    time.sleep(5)
    print("test1,second")
    gr2.switch()

def t2():
    print("test2,first")
    gr1.switch()
    print("test2,second")

gr1 = greenlet(t1)
gr2 = greenlet(t2)
gr1.switch()


'''
输出结果:
test1,first
test2,first   #等待5秒
test1,second
test2,second
'''

可以在首先次switch时传入参数

from greenlet import greenlet
import time
def eat(name):
    print("%s eat food 1"%name)
    gr2.switch(name="alex")
    time.sleep(5)
    print("%s eat food 2"%name)
    gr2.switch()

def play_phone(name):
    print("%s play phone 1"%name)
    gr1.switch()
    print("%s play phone 1" % name)

gr1 = greenlet(eat)
gr2 = greenlet(play_phone)
gr1.switch(name="egon")  #可以在第一次switch时传入参数,以后都不需要

注意:greenlet只是提供了一种比generator更是便民的切换方式,依旧没有解决蒙受I/O自动切换的难题,而只有的切换,反而会下跌程序的实施进度。那就需求动用gevent模块了。

异步是指进度不要求一向等下去,而是继续执行其他操作,不管其他进度的事态。当有新闻再次来到时系统会打招呼进程展开处理,那样可以拉长施行的频率。举个例子,打电话时就是一道通讯,发短息时就是异步通讯。

5.3 gevent完结协程

gevent是一个第三方库,可以轻松通过gevent完毕产出同步或异步编程,在gevent中用到的根本是Greenlet,它是以C扩张模块方式接入Python的轻量级协程。greenlet漫天运转在主程操作系统进度的其中,但它们被合作式地调试。碰着I/O阻塞时会自动切换义务。

注意:gevent有和好的I/O阻塞,如:gevent.sleep()和gevent.socket();但是gevent不可以直接识别除本人之外的I/O阻塞,如:time.sleep(2),socket等,要想识别那个I/O阻塞,必须打一个补丁:from gevent import monkey;monkey.patch_all()

  • 亟待先安装gevent模块
    pip install gevent

  • 创建一个协程对象g1
    g1 =gevent.spawn()
    spawn括号内先是个参数是函数名,如eat,后边可以有几个参数,可以是岗位实参或主要字实参,都是传给第三个参数(函数)eat的。

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

def eat():
    print("点菜。。。")
    gevent.sleep(3)   #等待上菜
    print("吃菜。。。")

def play():
    print("玩手机。。。")
    gevent.sleep(5)  #网卡了
    print("看NBA...")

# gevent.spawn(eat)
# gevent.spawn(play)
# print('主') # 直接结束

#因而也需要join方法,进程或现场的jion方法只能join一个,而gevent的joinall方法可以join多个
g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])  #传一个gevent对象列表。
print("主线程")

"""
输出结果:
点菜。。。
玩手机。。。    
##等待大概3秒       此行没打印
吃菜。。。
##等待大概2秒          此行没打印
看NBA...
主线程
"""

注:上例中的gevent.sleep(3)是仿照的I/O阻塞。跟time.sleep(3)功效雷同。

同步/异步

import gevent
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    gevent.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)

def synchronous():  #同步执行
    for i in range(1, 10):
        task(i)

def asynchronous(): #异步执行
    threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
    gevent.joinall(threads)

print('Synchronous:')
synchronous()   #执行后,会顺序打印结果

print('Asynchronous:')
asynchronous()  #执行后,会异步同时打印结果,无序的。

爬虫应用

#协程的爬虫应用

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import time
import requests

def get_page(url):
    print("GET: %s"%url)
    res = requests.get(url)
    if res.status_code == 200:
        print("%d bytes received from %s"%(len(res.text),url))

start_time = time.time()
g1 = gevent.spawn(get_page,"https://www.python.org")
g2 = gevent.spawn(get_page,"https://www.yahoo.com")
g3 = gevent.spawn(get_page,"https://www.github.com")
gevent.joinall([g1,g2,g3])
stop_time = time.time()
print("run time is %s"%(stop_time-start_time))

上以代码输出结果:

GET: https://www.python.org
GET: https://www.yahoo.com
GET: https://www.github.com
47714 bytes received from https://www.python.org
472773 bytes received from https://www.yahoo.com
98677 bytes received from https://www.github.com
run time is 2.501142978668213

应用:
透过gevent完毕单线程下的socket并发,注意:from gevent import monkey;monkey.patch_all()必然要放到导入socket模块此前,否则gevent不可能分辨socket的封堵。

服务端代码:

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

class server:
    def __init__(self,ip,port):
        self.ip = ip
        self.port = port


    def conn_cycle(self):   #连接循环
        tcpsock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
        tcpsock.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
        tcpsock.bind((self.ip,self.port))
        tcpsock.listen(5)
        while True:
            conn,addr = tcpsock.accept()
            gevent.spawn(self.comm_cycle,conn,addr)

    def comm_cycle(self,conn,addr):   #通信循环
        try:
            while True:
                data = conn.recv(1024)
                if not data:break
                print(addr)
                print(data.decode("utf-8"))
                conn.send(data.upper())
        except Exception as e:
            print(e)
        finally:
            conn.close()

s1 = server("127.0.0.1",60000)
print(s1)
s1.conn_cycle()

客户端代码 :

from socket import *

tcpsock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
tcpsock.connect(("127.0.0.1",60000))

while True:
    msg = input(">>: ").strip()
    if not msg:continue
    tcpsock.send(msg.encode("utf-8"))
    data = tcpsock.recv(1024)
    print(data.decode("utf-8"))

透过gevent落成产出几个socket客户端去老是服务端

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

def client(server_ip,port):
    try:
        c = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
        c.connect((server_ip,port))
        count = 0
        while True:
            c.send(("say hello %s"%count).encode("utf-8"))
            msg = c.recv(1024)
            print(msg.decode("utf-8"))
            count+=1
    except Exception as e:
        print(e)
    finally:
        c.close()

# g_l = []
# for i in range(500):
#     g = gevent.spawn(client,'127.0.0.1',60000)
#     g_l.append(g)
# gevent.joinall(g_l)

#上面注释代码可简写为下面代码这样。

threads = [gevent.spawn(client,"127.0.0.1",60000) for i in range(500)]
gevent.joinall(threads)

举个例子:

六、IO多路复用

鉴于CPU和内存的快慢远远超越外设的进程,所以,在IO编程中,就存在速度严重不包容的标题。比如要把100M的数目写入磁盘,CPU输出100M的数码只须要0.01秒,不过磁盘要接到那100M数量或者须求10秒,有三种格局化解:

透过IO多路复用已毕同时监听多少个端口的服务端

示例一:

# 示例一:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author : Cai Guangyin

from socket import socket
import select

sock_1 = socket()
sock_1.bind(("127.0.0.1",60000))
sock_1.listen(5)

sock_2 = socket()
sock_2.bind(("127.0.0.1",60001))
sock_2.listen(5)

inputs = [sock_1,sock_2]

while True:
    # IO多路复用
    # -- select方法,内部进行循环操作,哪个socket对象有变化(连接),就赋值给r;监听socket文件句柄有个数限制(1024个)
    # -- poll方法,也是内部进行循环操作,没有监听个数限制
    # -- epoll方法,通过异步回调,哪个socket文件句柄有变化,就会自动告诉epoll,它有变化,然后将它赋值给r;
    # windows下没有epoll方法,只有Unix下有,windows下只有select方法
    r,w,e=select.select(inputs,[],[],0.2)  #0.2是超时时间
        #当有人连接sock_1时,返回的r,就是[sock_1,];是个列表
        #当有人连接sock_2时,返回的r,就是[sock_2,];是个列表
        #当有多人同时连接sock_1和sock_2时,返回的r,就是[sock_1,sock_2,];是个列表
        #0.2是超时时间,如果这段时间内没有连接进来,那么r就等于一个空列表;
    for obj in r:
        if obj in [sock_1,sock_2]:

            conn, addr = obj.accept()
            inputs.append(conn)
            print("新连接来了:",obj)

        else:
            print("有连接用户发送消息来了:",obj)
            data = obj.recv(1024)
            if not data:break
            obj.sendall(data)

客户端:

# -*- coding:utf-8 -*-
#!/usr/bin/python
# Author : Cai Guangyin

from socket import *

tcpsock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)   #创建一个tcp套接字
tcpsock.connect(("127.0.0.1",60001))     #根据地址连接服务器

while True:   #客户端通信循环
    msg = input(">>: ").strip()   #输入消息
    if not msg:continue           #判断输入是否为空
        #如果客户端发空,会卡住,加此判断,限制用户不能发空
    if msg == 'exit':break       #退出
    tcpsock.send(msg.encode("utf-8"))   #socket只能发送二进制数据
    data = tcpsock.recv(1024)    #接收消息
    print(data.decode("utf-8"))

tcpsock.close()

以上服务端运行时,若是有客户端断开连接则会抛出如下万分:

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异常

  1. CPU等着,也就是先后暂停实施后续代码,等100M的数目在10秒后写入磁盘,再跟着往下执行,那种形式称为同步IO
  2. CPU不等待,只是告诉磁盘,渐渐写不急急,写完通告自己,我随即干其他事去了,于是再而三代码能够跟着执行,那种格局称为异步IO

创新版如下

征集万分并将接收数据和发送数据分开处理
示例二:

# 示例二
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author : Cai Guangyin

from socket import *
import select

sk1 = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
sk1.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
sk1.bind(("127.0.0.1",60000))
sk1.listen(5)

sk2 = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
sk2.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
sk2.bind(("127.0.0.1",60001))
sk2.listen(5)


inputs = [sk1,sk2]
w_inputs = []

while True:
    r,w,e = select.select(inputs,w_inputs,inputs,0.1)
    for obj in r:
        if obj in [sk1,sk2]:
            print("新连接:",obj.getsockname())
            conn,addr = obj.accept()
            inputs.append(conn)

        else:
            try:
                # 如果客户端断开连接,将获取异常,并将收取数据data置为空
                data = obj.recv(1024).decode('utf-8')
                print(data)
            except Exception as e:
                data = ""

            if data:
                # 如果obj能正常接收数据,则认为它是一个可写的对象,然后将它加入w_inputs列表
                w_inputs.append(obj)
            else:
                # 如果数据data为空,则从inputs列表中移除此连接对象obj
                print("空消息")
                obj.close()
                inputs.remove(obj)


        print("分割线".center(60,"-"))

    # 遍历可写的对象列表,
    for obj in w:
        obj.send(b'ok')
        # 发送数据后删除w_inputs中的此obj对象,否则客户端断开连接时,会抛出”ConnectionResetError“异常
        w_inputs.remove(obj)

五、threading模块

七、socketserver落成产出

依照TCP的套接字,关键就是八个循环,一个连连循环,一个通信循环。

SocketServer内部选用 IO多路复用 以及 “八线程” 和 “多进程”
,从而达成产出处理八个客户端请求的Socket服务端。即:每个客户端请求连接到服务器时,Socket服务端都会在服务器是创制一个“线程”或者“进度”
专门负责处理当下客户端的有所请求。

socketserver模块中的类分为两大类:server类(解决链接难题)和request类(解决通讯难点)

server类:

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server类

request类:

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request类

线程server类的持续关系:

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线程server类的接轨关系

经过server类的存续关系:

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进度server类的两次三番关系

request类的接二连三关系:

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request类的继承关系

以下述代码为例,分析socketserver源码:

ftpserver=socketserver.ThreadingTCPServer(('127.0.0.1',8080),FtpServer)
ftpserver.serve_forever()

检索属性的一一:ThreadingTCPServer –> ThreadingMixIn –>
TCPServer->BaseServer

  1. 实例化得到ftpserver,先找类ThreadingTCPServer__init__,在TCPServer中找到,进而实施server_bind,server_active
  2. ftpserver下的serve_forever,在BaseServer中找到,进而实施self._handle_request_noblock(),该方法同样是在BaseServer
  3. 执行self._handle_request_noblock()进而实施request, client_address = self.get_request()(就是TCPServer中的self.socket.accept()),然后实施self.process_request(request, client_address)
  4. ThreadingMixIn中找到process_request,开启三十二线程应对现身,进而实施process_request_thread,执行self.finish_request(request, client_address)
  5. 上述四有的形成了链接循环,本有的开始进入拍卖通信部分,在BaseServer中找到finish_request,触发大家温馨定义的类的实例化,去找__init__主意,而我辈友好定义的类没有该办法,则去它的父类也就是BaseRequestHandler中找….

源码分析总计:
根据tcp的socketserver大家温馨定义的类中的

  • self.server 即套接字对象
  • self.request 即一个链接
  • self.client_address 即客户端地址

基于udp的socketserver大家自己定义的类中的

  • self.request是一个元组(第三个要素是客户端发来的数量,第二局地是服务端的udp套接字对象),如(b'adsf', <socket.socket fd=200, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_DGRAM, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 8080)>)
  • self.client_address即客户端地址。

线程是操作系统直接接济的实践单元,因而,高级语言日常都内置多线程的支撑,Python也不例外,并且,Python的线程是实在的Posix
Thread,而不是效仿出来的线程。

6.1 ThreadingTCPServer

ThreadingTCPServer已毕的Soket服务器内部会为种种client成立一个
“线程”,该线程用来和客户端进行相互。

使用ThreadingTCPServer:

  • 开创一个持续自 SocketServer.BaseRequestHandler 的类
  • 类中务必定义一个名称为 handle 的点子
  • 启动ThreadingTCPServer。
  • 启动serve_forever() 链接循环

服务端:

import socketserver

class MyServer(socketserver.BaseRequestHandler):
    def handle(self):
        conn = self.request
        # print(addr)
        conn.sendall("欢迎致电10086,请输入1XXX,0转人工服务。".encode("utf-8"))
        Flag = True
        while Flag:
            data = conn.recv(1024).decode("utf-8")
            if data == "exit":
                Flag = False
            elif data == '0':
                conn.sendall("您的通话可能会被录音。。。".encode("utf-8"))
            else:
                conn.sendall("请重新输入。".encode('utf-8'))

if __name__ == '__main__':
    server = socketserver.ThreadingTCPServer(("127.0.0.1",60000),MyServer)
    server.serve_forever()  #内部实现while循环监听是否有客户端请求到达。

客户端:

import socket

ip_port = ('127.0.0.1',60000)
sk = socket.socket()
sk.connect(ip_port)
sk.settimeout(5)

while True:
    data = sk.recv(1024).decode("utf-8")
    print('receive:',data)
    inp = input('please input:')
    sk.sendall(inp.encode('utf-8'))
    if inp == 'exit':
        break
sk.close()

Python的标准库提供了八个模块:_threadthreading_thread是初级模块,threading是高档模块,对_thread展开了包装。绝超过半数状态下,咱们只要求利用threading以此高级模块。

七、基于UDP的套接字

  • recvfrom(buffersize[, flags])接受音讯,buffersize是一回接到多少个字节的多少。
  • sendto(data[, flags], address)
    发送新闻,data是要发送的二进制数据,address是要发送的地址,元组格局,包蕴IP和端口

服务端:

from socket import *
s=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)  #创建一个基于UDP的服务端套接字,注意使用SOCK_DGRAM类型
s.bind(('127.0.0.1',8080))  #绑定地址和端口,元组形式

while True:    #通信循环
    client_msg,client_addr=s.recvfrom(1024) #接收消息
    print(client_msg)
    s.sendto(client_msg.upper(),client_addr) #发送消息

客户端:

from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)   #创建客户端套接字

while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    c.sendto(msg.encode('utf-8'),('127.0.0.1',8080)) #发送消息
    server_msg,server_addr=c.recvfrom(1024) #接收消息
    print('from server:%s msg:%s' %(server_addr,server_msg))

模仿即时聊天
出于UDP无连接,所以可以同时多个客户端去跟服务端通讯

服务端:

from socket import *

server_address = ("127.0.0.1",60000)
udp_server_sock = socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)
udp_server_sock.bind(server_address)

while True:
    qq_msg,addr = udp_server_sock.recvfrom(1024)
    print("来自[%s:%s]的一条消息:\033[32m%s\033[0m"%(addr[0],addr[1],qq_msg.decode("utf-8")))
    back_msg = input("回复消息:").strip()
    udp_server_sock.sendto(back_msg.encode("utf-8"),addr)

udp_server_sock.close()

客户端:

from socket import *

BUFSIZE = 1024
udp_client_sock = socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)
qq_name_dic = {
    "alex":("127.0.0.1",60000),
    "egon":("127.0.0.1",60000),
    "seven":("127.0.0.1",60000),
    "yuan":("127.0.0.1",60000),
}

while True:
    qq_name = input("请选择聊天对象:").strip()
    while True:
        msg = input("请输入消息,回车发送:").strip()
        if msg == "quit":break
        if not msg or not qq_name or qq_name not in qq_name_dic:continue
        print(msg,qq_name_dic[qq_name])
        udp_client_sock.sendto(msg.encode("utf-8"),qq_name_dic[qq_name])

        back_msg,addr = udp_client_sock.recvfrom(BUFSIZE)
        print("来自[%s:%s]的一条消息:\033[32m%s\033[0m" %(addr[0],addr[1],back_msg.decode("utf-8")))
udp_client_sock.close()

注意:
1.你独自运行方面的udp的客户端,你发觉并不会报错,相反tcp却会报错,因为udp协议只承担把包发出去,对方收不收,我常有不管,而tcp是依照链接的,必须有一个服务端先运行着,客户端去跟服务端建立链接然后依托于链接才能传递信息,任何一方试图把链接摧毁都会促成对方程序的夭折。

2.下边的udp程序,你注释任何一条客户端的sendinto,服务端都会阻塞,为何?因为服务端有多少个recvfrom就要对应多少个sendinto,哪怕是sendinto(b”)那也要有。

3.recvfrom(buffersize)如若设置每一次接收数据的字节数,小于对方发送的数目字节数,假如运行Linux环境下,则只会接到到recvfrom()所设置的字节数的多寡;而一旦运行windows环境下,则会报错。

基于socketserver落到实处八线程的UDP服务端:

import socketserver

class MyUDPhandler(socketserver.BaseRequestHandler):
    def handle(self):
        client_msg,s=self.request
        s.sendto(client_msg.upper(),self.client_address)

if __name__ == '__main__':
    s=socketserver.ThreadingUDPServer(('127.0.0.1',60000),MyUDPhandler)
    s.serve_forever()

1. 调用Thread类直接开立

起步一个线程就是把一个函数传入并创制Thread实例,然后调用start()初始推行:

澳门葡京备用网址 74澳门葡京备用网址 75

 1 import time, threading
 2 
 3 # 新线程执行的代码:
 4 def loop():
 5     print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
 6     n = 0
 7     while n < 5:
 8         n = n + 1
 9         print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
10         time.sleep(1)
11     print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
12 
13 print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
14 t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
15 t.start()
16 t.join()
17 print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
18 
19 
20 #运行结果:
21 #thread MainThread is running...
22 # thread LoopThread is running...
23 # thread LoopThread >>> 1
24 # thread LoopThread >>> 2
25 # thread LoopThread >>> 3
26 # thread LoopThread >>> 4
27 # thread LoopThread >>> 5
28 # thread LoopThread ended.
29 # thread MainThread ended.

实例1

出于其余进度默许就会启动一个线程,大家把该线程称为主线程,主线程又有何不可启动新的线程,Python的threading模块有个current_thread()函数,它永远重回当前线程的实例。主线程实例的名字叫MainThread,子线程的名字在开创时指定,大家用LoopThread命名子线程。名字只是在打印时用来呈现,完全没有其余意思,如果不起名字Python就自行给线程命名为Thread-1Thread-2……

澳门葡京备用网址 76澳门葡京备用网址 77

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 def countNum(n): # 定义某个线程要运行的函数
 5 
 6     print("running on number:%s" %n)
 7 
 8     time.sleep(3)
 9 
10 if __name__ == '__main__':
11 
12     t1 = threading.Thread(target=countNum,args=(23,)) #生成一个线程实例
13     t2 = threading.Thread(target=countNum,args=(34,))
14 
15     t1.start() #启动线程
16     t2.start()
17 
18     print("ending!")
19 
20 
21 #运行结果:程序打印完“ending!”后等待3秒结束
22 #running on number:23
23 #running on number:34
24 #ending!

实例2

该实例中共有3个线程:主线程,t1和t2子线程

澳门葡京备用网址 78

 

2. 自定义Thread类继承式创制

澳门葡京备用网址 79澳门葡京备用网址 80

 1 #继承Thread式创建
 2 
 3 import threading
 4 import time
 5 
 6 class MyThread(threading.Thread):
 7 
 8     def __init__(self,num):
 9         threading.Thread.__init__(self)    #继承父类__init__
10         self.num=num
11 
12     def run(self):    #必须定义run方法
13         print("running on number:%s" %self.num)
14         time.sleep(3)
15 
16 t1=MyThread(56)
17 t2=MyThread(78)
18 
19 t1.start()
20 t2.start()
21 print("ending")

View Code

3. Thread类的实例方法

join和dameon

澳门葡京备用网址 81澳门葡京备用网址 82

 1 import threading
 2 from time import ctime,sleep
 3 
 4 def Music(name):
 5 
 6         print ("Begin listening to {name}. {time}".format(name=name,time=ctime()))
 7         sleep(3)
 8         print("end listening {time}".format(time=ctime()))
 9 
10 def Blog(title):
11 
12         print ("Begin recording the {title}. {time}".format(title=title,time=ctime()))
13         sleep(5)
14         print('end recording {time}'.format(time=ctime()))
15 
16 
17 threads = []
18 
19 
20 t1 = threading.Thread(target=Music,args=('FILL ME',))
21 t2 = threading.Thread(target=Blog,args=('',))
22 
23 threads.append(t1)
24 threads.append(t2)
25 
26 if __name__ == '__main__':
27 
28     #t2.setDaemon(True)
29 
30     for t in threads:
31 
32         #t.setDaemon(True) #注意:一定在start之前设置
33         t.start()
34 
35         #t.join()
36 
37     #t1.join()
38     #t2.join()    #  考虑这三种join位置下的结果?
39 
40     print ("all over %s" %ctime())

join和setDaemon

其余方法:

1 Thread实例对象的方法
2   # isAlive(): 返回线程是否活动的。
3   # getName(): 返回线程名。
4   # setName(): 设置线程名。
5 
6 threading模块提供的一些方法:
7   # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
8   # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。
9   # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。

六、GIL

'''

定义:
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple 
native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly 
because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL 
exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

'''

Python中的线程是操作系统的原生线程,Python虚拟机使用一个大局解释器锁(Global
Interpreter
Lock)来互斥线程对Python虚拟机的使用。为了支持多线程机制,一个主旨的渴求就是内需贯彻差别线程对共享资源访问的排斥,所以引入了GIL。
GIL:在一个线程拥有驾驭释器的访问权之后,其余的具有线程都不可以不等待它释放解释器的访问权,尽管那一个线程的下一条指令并不会相互影响。
在调用任何Python C API以前,要先取得GIL
GIL缺点:多处理器退化为单处理器;优点:防止多量的加锁解锁操作。

1.
GIL的初期规划

Python匡助十六线程,而化解二十四线程之间数据完整性和气象同步的最简便易行方法自然就是加锁。
于是有了GIL那把一级大锁,而当更加多的代码库开发者接受了那种设定后,他们起始大量依赖那种特点(即默许python内部对象是thread-safe的,无需在落到实处时考虑外加的内存锁和同步操作)。逐步的那种完成方式被发觉是蛋疼且没用的。但当大家试图去拆分和去除GIL的时候,发现多量库代码开发者现已重度信赖GIL而至极不便去除了。有多难?做个类比,像MySQL那样的“小品种”为了把Buffer
Pool
Mutex那把大锁拆分成各类小锁也花了从5.5到5.6再到5.7多少个大版为期近5年的小运,并且仍在此起彼伏。MySQL那几个背后有同盟社支持且有稳定开支公司的制品走的那样困难,那又加以Python那样中央开发和代码贡献者中度社区化的团体吗?

2.
GIL的影响

随便你启多少个线程,你有稍许个cpu,
Python在履行一个进度的时候会淡定的在同等时刻只同意一个线程运行。
就此,python是不可以使用多核CPU完结三十六线程的。
如此那般,python对于计算密集型的天职开多线程的频率甚至不如串行(没有大气切换),可是,对于IO密集型的职分效能依旧有强烈升高的。

澳门葡京备用网址 83

计算密集型实例:

澳门葡京备用网址 84澳门葡京备用网址 85

 1 #coding:utf8
 2 from threading import Thread
 3 import time
 4 
 5 def counter():
 6     i = 0
 7     for _ in range(100000000):
 8         i = i + 1
 9     return True
10 
11 
12 def main():
13     l=[]
14     start_time = time.time()
15     for i in range(2):
16 
17         t = Thread(target=counter)
18         t.start()
19         l.append(t)
20         t.join()
21 
22     for t in l:
23         t.join()
24     # counter()
25     # counter()
26     end_time = time.time()
27     print("Total time: {}".format(end_time - start_time))
28 
29 if __name__ == '__main__':
30     main()
31 
32 
33 '''
34 py2.7:
35      串行:9.17599987984s
36      并发:9.26799988747s
37 py3.6:
38      串行:9.540389776229858s
39      并发:9.568442583084106s
40 
41 '''

测算密集型,八线程并发相比串行,没有明显优势

3. 解决方案

用multiprocessing替代Thread
multiprocessing库的产出很大程度上是为了弥补thread库因为GIL而失效的通病。它完整的复制了一套thread所提供的接口方便迁移。唯一的例外就是它使用了多进度而不是三十六线程。每个进程有自己的单独的GIL,因而也不会见世进度之间的GIL争抢。

澳门葡京备用网址 86澳门葡京备用网址 87

 1 #coding:utf8
 2 from multiprocessing import Process
 3 import time
 4 
 5 def counter():
 6     i = 0
 7     for _ in range(100000000):
 8         i = i + 1
 9 
10     return True
11 
12 def main():
13 
14     l=[]
15     start_time = time.time()
16 
17     # for _ in range(2):
18     #     t=Process(target=counter)
19     #     t.start()
20     #     l.append(t)
21     #     #t.join()
22     #
23     # for t in l:
24     #    t.join()
25     counter()
26     counter()
27     end_time = time.time()
28     print("Total time: {}".format(end_time - start_time))
29 
30 if __name__ == '__main__':
31     main()
32 
33 
34 '''
35 
36 py2.7:
37      串行:8.92299985886 s
38      并行:8.19099998474 s
39 
40 py3.6:
41      串行:9.963459014892578 s
42      并发:5.1366541385650635 s
43 
44 '''

multiprocess多进度落成并发运算可以晋级作用

理所当然multiprocessing也不是万能良药。它的引入会增多程序落成时线程间数据通信和同步的困难。就拿计数器来举例子,借使我们要多少个线程累加同一个变量,对于thread来说,申Bellamy(Bellamy)个global变量,用thread.Lock的context包裹住,三行就搞定了。而multiprocessing由于经过之间不可能看出对方的数据,只好通过在主线程申美赞臣(Meadjohnson)个Queue,put再get或者用share
memory的法门。那一个附加的落到实处本钱使得本来就格外忧伤的八线程程序编码,变得越来越难受了。

统计:因为GIL的留存,只有IO
Bound场景下的多线程会得到较好的特性提高;若是对并行计算质量较高的次序可以考虑把大旨部分改为C模块,或者大致用其它语言落成;GIL在较长一段时间内将会持续存在,然而会没完没了对其举行革新。

七、同步锁(lock)

十六线程和多进度最大的不等在于,多进程中,同一个变量,各自有一份拷贝存在于每个进程中,互不影响,而十六线程中,所有变量都由所有线程共享,所以,任何一个变量都足以被其他一个线程修改,因而,线程之间共享数据最大的险恶在于多少个线程同时改一个变量,把内容给改乱了。

澳门葡京备用网址 88澳门葡京备用网址 89

 1 import time
 2 import threading
 3 
 4 def subNum():
 5     global num #在每个线程中都获取这个全局变量
 6     temp = num
 7     time.sleep(0.1)
 8     num =temp-1  # 对此公共变量进行-1操作
 9 
10 num = 100  #设定一个共享变量
11 thread_list = []
12 
13 for i in range(100):
14     t = threading.Thread(target=subNum)
15     t.start()
16     thread_list.append(t)
17 
18 for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
19     t.join()
20 
21 print('Result: ', num)
22 
23 
24 #运行结果:
25 #Result:  99

三十二线程共享变量,无法担保变量安全

如上实例,在一个进度内,设置共享变量num=100,然后创设100个线程,执行num-=1的操作,不过,由于在函数subNum中存在time.sleep(0.1),该语句可以等价于IO操作。于是在那短小0.1秒的时间内,所有的线程已经创立并启动,获得了num=100的变量,等待0.1秒过后,最后收获的num其实是99.

锁平日被用来促成对共享资源的同步访问。为每一个共享资源创立一个Lock对象,当你需求拜访该资源时,调用acquire方法来取得锁对象(借使其余线程已经获取了该锁,则当前线程需等候其被放飞),待资源访问完后,再调用release方法释放锁:

澳门葡京备用网址 90澳门葡京备用网址 91

 1 import time
 2 import threading
 3 
 4 def subNum():
 5     global num #在每个线程中都获取这个全局变量
 6     lock.acquire()
 7     temp = num
 8     time.sleep(0.1)
 9     num =temp-1  # 对此公共变量进行-1操作
10     lock.release()
11 
12 
13 num = 100  #设定一个共享变量
14 lock = threading.Lock()    #生成一个同步锁对象
15 thread_list = []
16 
17 for i in range(100):
18     t = threading.Thread(target=subNum)
19     t.start()
20     thread_list.append(t)
21 
22 for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
23     t.join()
24 
25 print('Result: ', num)
26 
27 #运行结果:
28 #Result:  0

使用lock方法,保险变量安全

 

lock.acquire()与lock.release()包起来的代码段,保险同一时刻只允许一个线程引用。

1 import threading
2 
3 R=threading.Lock()
4 
5 R.acquire()
6 '''
7 对公共数据的操作
8 '''
9 R.release()

八、死锁与递归锁

所谓死锁:
是指四个或四个以上的历程或线程在推行进度中,因争夺资源而导致的一种互动等待的风貌,若无外力功用,它们都将不能推进下去。此时称系统处于死锁状态或连串发出了死锁,那么些永恒在竞相等待的历程称为死锁进程。

澳门葡京备用网址 92澳门葡京备用网址 93

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 mutexA = threading.Lock()
 5 mutexB = threading.Lock()
 6 
 7 class MyThread(threading.Thread):
 8 
 9     def __init__(self):
10         threading.Thread.__init__(self)
11 
12     def run(self):
13         self.fun1()
14         self.fun2()
15 
16     def fun1(self):
17 
18         mutexA.acquire()  # 如果锁被占用,则阻塞在这里,等待锁的释放
19 
20         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))
21 
22         mutexB.acquire()
23         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
24         mutexB.release()
25 
26         mutexA.release()
27 
28 
29     def fun2(self):
30 
31         mutexB.acquire()
32         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
33         time.sleep(0.2)
34 
35         mutexA.acquire()
36         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))
37         mutexA.release()
38 
39         mutexB.release()
40 
41 if __name__ == "__main__":
42 
43     print("start---------------------------%s"%time.time())
44 
45     for i in range(0, 10):
46         my_thread = MyThread()
47         my_thread.start()
48 
49 
50 
51 #运行结果:
52 #start---------------------------1494316634.4121563
53 #I am Thread-1 , get res: ResA---1494316634.4121563
54 #I am Thread-1 , get res: ResB---1494316634.4121563
55 #I am Thread-1 , get res: ResB---1494316634.4121563
56 #I am Thread-2 , get res: ResA---1494316634.4121563

死锁实例

 

在Python中为了帮忙在同一线程中一再呼吁同一资源,python提供了可重入锁RLock。这几个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频仍require。直到一个线程所有的acquire都被release,其余的线程才能博得资源。上边的事例如若使用RLock代替Lock,则不会爆发死锁:

澳门葡京备用网址 94澳门葡京备用网址 95

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 # mutexA = threading.Lock()
 5 # mutexB = threading.Lock()
 6 rlock = threading.RLock()
 7 
 8 class MyThread(threading.Thread):
 9 
10     def __init__(self):
11         threading.Thread.__init__(self)
12 
13     def run(self):
14         self.fun1()
15         self.fun2()
16 
17     def fun1(self):
18         rlock.acquire()  # 如果锁被占用,则阻塞在这里,等待锁的释放
19 
20         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))
21 
22         rlock.acquire()
23         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
24         rlock.release()
25 
26         rlock.release()
27 
28 
29     def fun2(self):
30         rlock.acquire()
31         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResB",time.time()))
32         time.sleep(0.2)
33 
34         rlock.acquire()
35         print("I am %s , get res: %s---%s" %(self.name, "ResA",time.time()))
36         rlock.release()
37 
38         rlock.release()
39 
40 if __name__ == "__main__":
41 
42     print("start---------------------------%s"%time.time())
43 
44     for i in range(0, 10):
45         my_thread = MyThread()
46         my_thread.start()
47 
48 
49 #运行结果:从以下结果也可以发现,线程之间是竞争关系
50 """
51 start---------------------------1494316940.0863945
52 I am Thread-1 , get res: ResA---1494316940.0873976
53 I am Thread-1 , get res: ResB---1494316940.0873976
54 I am Thread-1 , get res: ResB---1494316940.0873976
55 I am Thread-1 , get res: ResA---1494316940.287911
56 I am Thread-2 , get res: ResA---1494316940.287911
57 I am Thread-2 , get res: ResB---1494316940.287911
58 I am Thread-2 , get res: ResB---1494316940.287911
59 I am Thread-2 , get res: ResA---1494316940.4883447
60 I am Thread-4 , get res: ResA---1494316940.4883447
61 I am Thread-4 , get res: ResB---1494316940.4883447
62 I am Thread-4 , get res: ResB---1494316940.4883447
63 I am Thread-4 , get res: ResA---1494316940.6886203
64 I am Thread-6 , get res: ResA---1494316940.6886203
65 I am Thread-6 , get res: ResB---1494316940.6896234
66 I am Thread-6 , get res: ResB---1494316940.6896234
67 I am Thread-6 , get res: ResA---1494316940.890659
68 I am Thread-8 , get res: ResA---1494316940.890659
69 I am Thread-8 , get res: ResB---1494316940.890659
70 I am Thread-8 , get res: ResB---1494316940.890659
71 I am Thread-8 , get res: ResA---1494316941.0918815
72 I am Thread-10 , get res: ResA---1494316941.0918815
73 I am Thread-10 , get res: ResB---1494316941.0918815
74 I am Thread-10 , get res: ResB---1494316941.0918815
75 I am Thread-10 , get res: ResA---1494316941.2923715
76 I am Thread-5 , get res: ResA---1494316941.2923715
77 I am Thread-5 , get res: ResB---1494316941.2923715
78 I am Thread-5 , get res: ResB---1494316941.2923715
79 I am Thread-5 , get res: ResA---1494316941.493138
80 I am Thread-9 , get res: ResA---1494316941.493138
81 I am Thread-9 , get res: ResB---1494316941.493138
82 I am Thread-9 , get res: ResB---1494316941.493138
83 I am Thread-9 , get res: ResA---1494316941.6937861
84 I am Thread-7 , get res: ResA---1494316941.6937861
85 I am Thread-7 , get res: ResB---1494316941.6937861
86 I am Thread-7 , get res: ResB---1494316941.6937861
87 I am Thread-7 , get res: ResA---1494316941.8946414
88 I am Thread-3 , get res: ResA---1494316941.8946414
89 I am Thread-3 , get res: ResB---1494316941.8946414
90 I am Thread-3 , get res: ResB---1494316941.8946414
91 I am Thread-3 , get res: ResA---1494316942.0956843
92 """

递归锁解决死锁

九、event对象

线程的一个非同儿戏特性是种种线程都是独自运转且景况不行预测。倘若程序中的其他线程要求通过判断某个线程的景观来规定自己下一步的操作,这时线程同步难题就会变得相当困难。为了化解这么些标题,大家需求接纳threading库中的伊芙nt对象。对象涵盖一个可由线程设置的信号标志,它同意线程等待某些事件的暴发。在始发景况下,伊芙nt对象中的信号标志被设置为False。要是无线程等待一个伊夫nt对象,
而这么些伊芙nt对象的标志为False,那么那么些线程将会被直接不通直至该标志为True。一个线程若是将一个伊夫nt对象的信号标志设置为True,它将唤起所有等待这几个伊夫nt对象的线程。假使一个线程等待一个业已被设置为真正伊芙nt对象,那么它将忽略这些事件,
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。

澳门葡京备用网址 96

 

能够设想一种拔取场景(仅仅作为验证),例如,我们有多个线程从Redis队列中读取数据来拍卖,那么些线程都要尝尝去连接Redis的劳务,一般情状下,要是Redis连接不成事,在一一线程的代码中,都会去品尝再一次连接。如果咱们想要在启动时确保Redis服务正常,才让那个工作线程去连接Redis服务器,那么大家就足以选拔threading.伊芙nt机制来协调各种工作线程的接连操作:主线程中会去品尝连接Redis服务,假若正常的话,触发事件,各工作线程会尝试连接Redis服务。

澳门葡京备用网址 97澳门葡京备用网址 98

 1 import threading
 2 import time
 3 import logging
 4 
 5 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='(%(threadName)-10s) %(message)s',)
 6 
 7 def worker(event):
 8     logging.debug('Waiting for redis ready...')
 9     while not event.isSet():
10         logging.debug('connect failed...')
11         event.wait(1)
12     logging.debug('redis ready, and connect to redis server and do some work [%s]', time.ctime())
13     time.sleep(1)
14 
15 def main():
16     readis_ready = threading.Event()
17     t1 = threading.Thread(target=worker, args=(readis_ready,), name='t1')
18     t1.start()
19 
20     t2 = threading.Thread(target=worker, args=(readis_ready,), name='t2')
21     t2.start()
22 
23     logging.debug('first of all, check redis server, make sure it is OK, and then trigger the redis ready event')
24     time.sleep(3) # simulate the check progress
25     logging.debug('redis server is running')
26     readis_ready.set()
27 
28 if __name__=="__main__":
29     main()
30 
31 
32 #运行结果:
33 (t1        ) Waiting for redis ready...
34 # (t1        ) connect failed...
35 # (t2        ) Waiting for redis ready...
36 # (t2        ) connect failed...
37 # (MainThread) first of all, check redis server, make sure it is OK, and then trigger the redis ready event
38 # (t1        ) connect failed...
39 # (t2        ) connect failed...
40 # (t2        ) connect failed...
41 # (t1        ) connect failed...
42 # (MainThread) redis server is running
43 # (t2        ) redis ready, and connect to redis server and do some work [Tue May  9 16:15:18 2017]
44 # (t1        ) redis ready, and connect to redis server and do some work [Tue May  9 16:15:18 2017]

监听Redis服务

十、Semaphore(信号量)

Semaphore管理一个放权的计数器,
每当调用acquire()时内置计数器-1;
调用release() 时内置计数器+1;
计数器不能小于0;当计数器为0时,acquire()将卡住线程直到其余线程调用release()。

实例:(同时只有5个线程可以取得semaphore,即可以界定最菲尼克斯接数为5):

澳门葡京备用网址 99澳门葡京备用网址 100

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 semaphore = threading.Semaphore(5)
 5 
 6 def func():
 7     if semaphore.acquire():
 8         print (threading.currentThread().getName() + ' get semaphore')
 9         time.sleep(2)
10         semaphore.release()
11 
12 for i in range(20):
13   t1 = threading.Thread(target=func)
14   t1.start()
15 
16 
17 #运行结果:
18 # Thread-1 get semaphore
19 # Thread-2 get semaphore
20 # Thread-3 get semaphore
21 # Thread-4 get semaphore
22 # Thread-5 get semaphore
23 # Thread-6 get semaphore#隔2秒打印
24 # Thread-7 get semaphore
25 # Thread-8 get semaphore
26 # Thread-9 get semaphore
27 # Thread-10 get semaphore
28 # Thread-11 get semaphore#隔2秒打印
29 # Thread-12 get semaphore
30 # Thread-13 get semaphore
31 # Thread-14 get semaphore
32 # Thread-15 get semaphore
33 # Thread-16 get semaphore#隔2秒打印
34 # Thread-17 get semaphore
35 # Thread-18 get semaphore
36 # Thread-20 get semaphore
37 # Thread-19 get semaphore

semaphore实例

十一、multiprocessing

Multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. 
The multiprocessing package offers both local and remote concurrency,effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. 
Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.

 

由于GIL的存在,python中的多线程其实并不是真的的八线程,假若想要丰裕地动用多核CPU的资源,在python中多数动静要求利用多进程。

multiprocessing包是python中的多进度管理包。与threading.Thread类似,它可以采用multiprocessing.Process对象来创建一个历程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同,也有start(),
run(),
join()的方法。其余multiprocessing包中也有Lock/伊夫nt/Semaphore/Condition类
(这几个目的足以像八线程那样,通过参数传递给各种进度),用以同步进度,其用法与threading包中的同名类一致。所以,multiprocessing的很大一部份与threading使用同样套API,只然则换来了多进度的地步。

澳门葡京备用网址 101澳门葡京备用网址 102

 1 from multiprocessing import Process
 2 import time
 3 def f(name):
 4 
 5     print('hello', name,time.ctime())
 6     time.sleep(1)
 7 
 8 if __name__ == '__main__':
 9     p_list=[]
10     for i in range(3):
11         p = Process(target=f, args=('alvin:%s'%i,))
12         p_list.append(p)
13         p.start()
14     for i in p_list:
15         p.join()
16     print('end')
17 
18 
19 #运行结果:
20 #hello alvin:0 Tue May  9 16:41:18 2017
21 #hello alvin:1 Tue May  9 16:41:18 2017
22 #hello alvin:2 Tue May  9 16:41:18 2017
23 #end

Process类调用

 

 

澳门葡京备用网址 103澳门葡京备用网址 104

 1 from multiprocessing import Process
 2 import time
 3 
 4 class MyProcess(Process):
 5     def __init__(self):
 6         super(MyProcess, self).__init__()
 7 
 8     def run(self):
 9 
10         print ('hello', self.name,time.ctime())
11         time.sleep(1)
12 
13 
14 if __name__ == '__main__':
15     p_list=[]
16     for i in range(3):
17         p = MyProcess()
18         p.start()
19         p_list.append(p)
20 
21     for p in p_list:
22         p.join()
23 
24     print('end')
25 
26 
27 #运行结果:
28 #hello MyProcess-1 Tue May  9 16:42:46 2017
29 #hello MyProcess-2 Tue May  9 16:42:46 2017
30 #hello MyProcess-3 Tue May  9 16:42:46 2017
31 #end

继承Process类调用

process类:

构造方法:

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

  group: 线程组,近日还并未落到实处,库引用中提醒必须是None; 
  target: 要执行的办法; 
  name: 进程名; 
  args/kwargs: 要传入方法的参数。

实例方法:

  is_alive():再次回到进度是还是不是在运行。

  join([timeout]):阻塞当前上下文环境的进度程,直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout(可选参数)。

  start():进度准备妥当,等待CPU调度

  run():strat()调用run方法,假使实例进度时未制定传入target,那star执行t默许run()方法。

  terminate():不管义务是不是成功,立时截止工作历程

属性:

  daemon:和线程的setDeamon功效雷同

  name:进度名字。

  pid:进程号。

实例:

澳门葡京备用网址 105澳门葡京备用网址 106

 1 from multiprocessing import Process
 2 import os
 3 import time
 4 def info(name):
 5 
 6 
 7     print("name:",name)
 8     print('parent process:', os.getppid())
 9     print('process id:', os.getpid())
10     print("------------------")
11     time.sleep(1)
12 
13 def foo(name):
14 
15     info(name)
16 
17 if __name__ == '__main__':
18 
19     info('main process line')
20 
21 
22     p1 = Process(target=info, args=('alvin',))
23     p2 = Process(target=foo, args=('egon',))
24     p1.start()
25     p2.start()
26 
27     p1.join()
28     p2.join()
29 
30     print("ending")
31 
32 
33 
34 #运行结果:
35 # name: main process line
36 # parent process: 5112
37 # process id: 10808
38 # ------------------
39 # name: alvin
40 # name: egon
41 # parent process: 10808
42 # process id: 9576
43 # ------------------
44 # parent process: 10808
45 # process id: 9604
46 # ------------------
47 # ending

process类成立多进度

透过tasklist(Win)或者ps -elf
|grep(linux)命令检测每一个历程号(PID)对应的进度名.

十二、协程

 1 import time
 2 
 3 """
 4 传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁。
 5 如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过yield跳转到消费者开始执行,待消费者执行完毕后,切换回生产者继续生产,效率极高。
 6 """
 7 # 注意到consumer函数是一个generator(生成器):
 8 # 任何包含yield关键字的函数都会自动成为生成器(generator)对象
 9 
10 def consumer():
11     r = ''
12     while True:
13         # 3、consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回;
14         #    yield指令具有return关键字的作用。然后函数的堆栈会自动冻结(freeze)在这一行。
15         #    当函数调用者的下一次利用next()或generator.send()或for-in来再次调用该函数时,
16         #    就会从yield代码的下一行开始,继续执行,再返回下一次迭代结果。通过这种方式,迭代器可以实现无限序列和惰性求值。
17         n = yield r
18         if not n:
19             return
20         print('[CONSUMER] ←← Consuming %s...' % n)
21         time.sleep(1)
22         r = '200 OK'
23 def produce(c):
24     # 1、首先调用c.next()启动生成器
25     next(c)
26     n = 0
27     while n < 5:
28         n = n + 1
29         print('[PRODUCER] →→ Producing %s...' % n)
30         # 2、然后,一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行;
31         cr = c.send(n)
32         # 4、produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息;
33         print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % cr)
34     # 5、produce决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束。
35     c.close()
36 if __name__=='__main__':
37     # 6、整个流程无锁,由一个线程执行,produce和consumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。
38     c = consumer()
39     produce(c)
40     
41     
42 '''
43 result:
44 
45 [PRODUCER] →→ Producing 1...
46 [CONSUMER] ←← Consuming 1...
47 [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
48 [PRODUCER] →→ Producing 2...
49 [CONSUMER] ←← Consuming 2...
50 [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
51 [PRODUCER] →→ Producing 3...
52 [CONSUMER] ←← Consuming 3...
53 [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
54 [PRODUCER] →→ Producing 4...
55 [CONSUMER] ←← Consuming 4...
56 [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
57 [PRODUCER] →→ Producing 5...
58 [CONSUMER] ←← Consuming 5...
59 [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
60 '''

 

greenlet:

greenlet机制的机要思想是:生成器函数或者协程函数中的yield语句挂起函数的实施,直到稍后使用next()或send()操作进行回复截止。可以选用一个调度器循环在一组生成器函数之间合营多个任务。greentlet是python中落成大家所谓的”Coroutine(协程)”的一个基础库. 

 1 from greenlet import greenlet
 2  
 3 def test1():
 4     print (12)
 5     gr2.switch()
 6     print (34)
 7     gr2.switch()
 8  
 9 def test2():
10     print (56)
11     gr1.switch()
12     print (78)
13  
14 gr1 = greenlet(test1)
15 gr2 = greenlet(test2)
16 gr1.switch()
17 
18 
19 #运行结果:
20 #12
21 #56
22 #34
23 #78

基于greenlet的框架——gevent

gevent模块完成协程:

Python通过yield提供了对协程的焦点援助,不过不完全。而第三方的gevent为Python提供了相比完善的协程扶助。

gevent是第三方库,通过greenlet达成协程,其中央考虑是:

当一个greenlet遇到IO操作时,比如访问互联网,就机关注换来其余的greenlet,等到IO操作完毕,再在方便的时候切换回来继续执行。由于IO操作很是耗时,平时使程序处于等候处境,有了gevent为大家自行切换协程,就确保总有greenlet在运作,而不是伺机IO。

鉴于切换是在IO操作时自动落成,所以gevent要求修改Python自带的一些标准库,这一历程在启动时通过monkey
patch落成:

澳门葡京备用网址 107澳门葡京备用网址 108

 1 from gevent import monkey
 2 monkey.patch_all()
 3 import gevent
 4 from urllib import request
 5 import time
 6 
 7 def f(url):
 8     print('GET: %s' % url)
 9     resp = request.urlopen(url)
10     data = resp.read()
11     print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
12 
13 start=time.time()
14 
15 gevent.joinall([
16         gevent.spawn(f, 'https://itk.org/'),
17         gevent.spawn(f, 'https://www.github.com/'),
18         gevent.spawn(f, 'https://zhihu.com/'),
19 ])
20 
21 print(time.time()-start)
22 
23 
24 
25 #运行结果:
26 #GET: https://itk.org/
27 #GET: https://www.github.com/
28 #GET: https://zhihu.com/
29 #9077 bytes received from https://zhihu.com/.
30 #12323 bytes received from https://itk.org/.
31 #92574 bytes received from https://www.github.com/.
32 #3.7679357528686523

gevent实例

 

 

澳门葡京备用网址 109澳门葡京备用网址 110

 1 from gevent import monkey
 2 monkey.patch_all()
 3 import gevent
 4 from urllib import request
 5 import time
 6 
 7 def f(url):
 8     print('GET: %s' % url)
 9     resp = request.urlopen(url)
10     data = resp.read()
11     print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
12 
13 start=time.time()
14 
15 # gevent.joinall([
16 #         gevent.spawn(f, 'https://itk.org/'),
17 #         gevent.spawn(f, 'https://www.github.com/'),
18 #         gevent.spawn(f, 'https://zhihu.com/'),
19 # ])
20 
21 f('https://itk.org/')
22 f('https://www.github.com/')
23 f('https://zhihu.com/')
24 
25 print(time.time()-start)
26 
27 
28 
29 #运行结果:
30 #GET: https://itk.org/
31 #12323 bytes received from https://itk.org/.
32 #GET: https://www.github.com/
33 #92572 bytes received from https://www.github.com/.
34 #GET: https://zhihu.com/
35 #8885 bytes received from https://zhihu.com/.
36 #5.089903354644775

对待串行情势的运作作用

 

参考资料:

2.

 

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