快速理解多进程与多线程以及协程的使用场合和特点
首先我们来了解下python中的进程，线程以及协程！
从计算机硬件角度：
计算机的核心是CPU，承担了所有的计算任务。
一个CPU，在一个时间切片里只能运行一个程序。
从操作系统的角度：
进程和线程，都是一种CPU的执行单元。
进程：表示一个程序的上下文执行活动（打开、执行、保存...）
线程：进程执行程序时候的最小调度单位（执行a，执行b...)
一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。
并行 和 并发：
并行：多个CPU核心，不同的程序就分配给不同的CPU来运行。可以让多个程序同时执行。
cpu1 -------------
cpu2 -------------
cpu3 -------------
cpu4 -------------
并发：单个CPU核心，在一个时间切片里一次只能运行一个程序，如果需要运行多个程序，则串行执行。
cpu1 ---- ----
cpu1 ---- ----
多进程/多线程：
表示可以同时执行多个任务，进程和线程的调度是由操作系统自动完成。
进程：每个进程都有自己独立的内存空间，不同进程之间的内存空间不共享。
进程之间的通信有操作系统传递，导致通讯效率低，切换开销大。
线程：一个进程可以有多个线程，所有线程共享进程的内存空间，通讯效率高，切换开销小。
共享意味着竞争，导致数据不安全，为了保护内存空间的数据安全，引入"互斥锁"。
一个线程在访问内存空间的时候，其他线程不允许访问，必须等待之前的线程访问结束，才能使用这个内存空间。
互斥锁：一种安全有序的让多个线程访问内存空间的机制。
Python的多线程：
GIL 全局解释器锁：线程的执行权限，在Python的进程里只有一个GIL。
一个线程需要执行任务，必须获取GIL。
好处：直接杜绝了多个线程访问内存空间的安全问题。
坏处：Python的多线程不是真正多线程，不能充分利用多核CPU的资源。
但是，在I/O阻塞的时候，解释器会释放GIL。
所以：
多进程：密集CPU任务，需要充分使用多核CPU资源（服务器，大量的并行计算）的时候，用多进程。 multiprocessing
缺陷：多个进程之间通信成本高，切换开销大。
多线程：密集I/O任务（网络I/O，磁盘I/O，数据库I/O）使用多线程合适。
threading.Thread、multiprocessing.dummy
缺陷：同一个时间切片只能运行一个线程，不能做到高并行，但是可以做到高并发。
协程：又称微线程，在单线程上执行多个任务，用函数切换，开销极小。不通过操作系统调度，没有进程、线程的切换开销。genvent，monkey.patchall
多线程请求返回是无序的，那个线程有数据返回就处理那个线程，而协程返回的数据是有序的。
缺陷：单线程执行，处理密集CPU和本地磁盘IO的时候，性能较低。处理网络I/O性能还是比较高.
下面以这个网站为例，采用三种方式爬取。爬取前250名的电影。。
https://movie.douban.com/top250?start=0
通过分析网页发现第2页的url start=25，第3页的url start=50,第3页的start=75。因此可以得出这个网站每一页的数局是通过递增start这个参数获取的。
一般不看第一页的数据，第一页的没有参考价值。
这次我们主要爬取，电影名字跟评分。只是使用不同方式去对比下不同点，所以数据方面就不过多提取或者保存。只是简单的将其爬取下打印出来看看。
第一：采用多进程 , multiprocessing 模块。 当然这个耗时更网络好坏有关。在全部要请求都正常的情况下耗时15s多。
Process多进程实现|
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#!/usr/bin/env python2# -*- coding=utf-8 -*-from multiprocessing import Process, Queueimport timefrom lxml import etreeimport requestsclass DouBanSpider(Process): def __init__(self, url, q): # 重写写父类的__init__方法 super(DouBanSpider, self).__init__() self.url = url self.q = q self.headers = { 'Host': 'movie.douban.com', 'Referer': 'https://movie.douban.com/top250?start=225&filter=', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.104 Safari/537.36', } def run(self): self.parse_page() def send_request(self,url): ''' 用来发送请求的方法 :return: 返回网页源码 ''' # 请求出错时，重复请求３次, i = 0 while i <= 3: try: print u"[INFO]请求url:"+url return requests.get(url=url,headers=self.headers).content except Exception as e: print u'[INFO] %s%s'% (e,url) i += 1 def parse_page(self): ''' 解析网站源码，并采用ｘｐａｔｈ提取 电影名称和平分放到队列中 :return: ''' response = self.send_request(self.url) html = etree.HTML(response) # 获取到一页的电影数据 node_list = html.xpath("//div[@class='info']") for move in node_list: # 电影名称 title = move.xpath('.//a/span/text()')[0] # 评分 score = move.xpath('.//div[@class="bd"]//span[@class="rating_num"]/text()')[0] # 将每一部电影的名称跟评分加入到队列 self.q.put(score + " " + title)def main(): # 创建一个队列用来保存进程获取到的数据 q = Queue() base_url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' # 构造所有ｕｒｌ url_list = [base_url+str(num) for num in range(0,225+1,25)] # 保存进程 Process_list = [] # 创建并启动进程 for url in url_list: p = DouBanSpider(url,q) p.start() Process_list.append(p) # 让主进程等待子进程执行完成 for i in Process_list: i.join() while not q.empty(): print q.get()if __name__=="__main__": start = time.time() main() print '[info]耗时：%s'%(time.time()-start) |
采用多线程时，耗时10.4s
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#!/usr/bin/env python2# -*- coding=utf-8 -*-from threading import Threadfrom Queue import Queueimport timefrom lxml import etreeimport requestsclass DouBanSpider(Thread): def __init__(self, url, q): # 重写写父类的__init__方法 super(DouBanSpider, self).__init__() self.url = url self.q = q self.headers = { 'Cookie': 'll="118282";
bid=ctyiEarSLfw; ps=y; __yadk_uid=0Sr85yZ9d4bEeLKhv4w3695OFOPoedzC;
dbcl2="155150959:OEu4dds1G1o";
as="https://sec.douban.com/b?r=https%3A%2F%2Fbook.douban.com%2F";
ck=fTrQ;
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__utma=30149280.1633528206.1506160772.1507283346.1507290433.3;
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采用协程爬取，耗时15S，
gevent
用了多进程，多线程，协程，实现的代码都一样，没有测试出明显的那个好！都不分上下，可能跟网络，或者服务器配置有关。
但理论上来说线程，协程在I/O密集的操作性能是要高于进程的。