协程与concurent.furtrue实现线程池与进程池

1concurent.furtrue实现线程池与进程池

2协程

1concurent.furtrue实现线程池与进程池

实现进程池

#进程池
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import os,time,random
def task(n):
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**2


if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor()#实例化
    l=[]
    start=time.time()
    for i in range(10):
        obj=p.submit(task,i)
        l.append(obj)
    p.shutdown()
    print('='*30)
    # print([obj for obj in l])
    print([obj.result() for obj in l])
    print(time.time()-start)

线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
import os,time,random
def task(n):
    print('%s:%s is running' %(threading.currentThread().getName(),os.getpid()))
    time.sleep(2)#相当于I/O操作
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    p=ThreadPoolExecutor()
    l=[]
    start=time.time()
    for i in range(10):
        obj=p.submit(task,i)#返回的obj是一个对象，需要用rusult（）取出
        l.append(obj)
    p.shutdown()#相当于close和join方法一起用的
    print('='*30)
    print([obj.result() for obj in l])
    print(time.time()-start)

不管是线程还是进程都可以使用：# p.submit(task,i).result()即同步执行例如：

# p.submit(task,i).result()即同步执行
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import os,time,random
def task(n):
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**2


if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor()
    start=time.time()
    for i in range(10):
        res=p.submit(task,i).result()#这种方法耗时比较多，不推荐使用
        print(res)
    print('='*30)
    print(time.time()-start)

map方法

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import os,time,random
def task(n):
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**2


if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor()
    obj=p.map(task,range(10))
    p.shutdown()
    print('='*30)
    print(list(obj))#map方法需要用list

 回调函数

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import requests
import os
import time
from threading import currentThread
def get_page(url):
    print('%s:<%s> is getting [%s]' %(currentThread().getName(),os.getpid(),url))
    response=requests.get(url)
    time.sleep(2)
    return {'url':url,'text':response.text}
def parse_page(res):
    res=res.result()#返回的是一个一个对象需要得到值，
    print('%s:<%s> parse [%s]' %(currentThread().getName(),os.getpid(),res['url']))
    with open('db.txt','a') as f:
        parse_res='url:%s size:%s
' %(res['url'],len(res['text']))
        f.write(parse_res)
if __name__ == '__main__':
    # p=ProcessPoolExecutor()
    p=ThreadPoolExecutor()
    urls = [
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
    ]

    for url in urls:
        # multiprocessing.pool_obj.apply_async(get_page,args=(url,),callback=parse_page)
        p.submit(get_page, url).add_done_callback(parse_page)
    p.shutdown()
    print('主',os.getpid())

2.协程

引子：

本节主题是实现单线程下的并发，即只在一个主线程，并且很明显的是，可利用的cpu只有一个情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态 

cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长。我们希望程序一直在运行状态或者就绪状态而不是在阻塞状态。

是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。

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

对比操作系统控制线程的切换，用户在单线程内控制协程的切换

优点如下：

#1. 协程的切换开销更小，属于程序级别的切换，操作系统完全感知不到，因而更加轻量级
#2. 单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu

缺点如下：

#1. 协程的本质是单线程下，无法利用多核，可以是一个程序开启多个进程，每个进程内开启多个线程，每个线程内开启协程
#2. 协程指的是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程

总结协程特点：

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

Greenlet

如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换

from greenlet import greenlet
import time
def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    time.sleep(10)
    g2.switch('egon')
    print('%s eat 2' %name)
    g2.switch()
def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    g1.switch()
    print('%s play 2' %name)

g1=greenlet(eat)
g2=greenlet(play)

g1.switch('egon')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

单纯的切换（在没有io的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作），反而会降低程序的执行速度

#顺序执行
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res+=i

def f2():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res*=i

start=time.time()
f1()
f2()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337

#切换
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res+=i
        g2.switch()

def f2():
    res=1
    for i in range(100000000):
        res*=i
        g1.switch()

start=time.time()
g1=greenlet(f1)
g2=greenlet(f2)
g1.switch()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524

greenlet只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式，当切到一个任务执行时如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。

单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作，我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此，才能提高效率，这就用到了Gevent模块。

from gevent import monkey;monkey.patch_all()#补丁
import gevent
import time
def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    time.sleep(2)
    print('%s eat 2' %name)
    return 'eat'

def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    time.sleep(3)
    print('%s play 2' %name)
    return 'play'

start=time.time()
g1=gevent.spawn(eat,'egon')#传入参数
g2=gevent.spawn(play,'egon')#传入参数
# g1.join()
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])
print('主',(time.time()-start))
print(g1.value)
print(g2.value)

#爬虫应用
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import requests
import time

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


start_time=time.time()

# get_page('https://www.python.org/')
# get_page('https://www.yahoo.com/')
# get_page('https://github.com/')

g1=gevent.spawn(get_page, 'https://www.python.org/')#传入参数
g2=gevent.spawn(get_page, 'https://www.yahoo.com/')
g3=gevent.spawn(get_page, 'https://github.com/')

gevent.joinall([g1,g2,g3])
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

用协程实现服务端与客户端

服务端

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
from socket import *
def talk(conn,addr):
    while True:
        data=conn.recv(1024)
        print('%s:%s %s' %(addr[0],addr[1],data))
        conn.send(data.upper())
    conn.close()

def server(ip,port):
    s = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    s.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR, 1)
    s.bind((ip,port))
    s.listen(5)
    while True:
        conn,addr=s.accept()
        gevent.spawn(talk,conn,addr)
    s.close()

if __name__ == '__main__':
    server('127.0.0.1', 8088)

客户端

from multiprocessing import Process
from socket import *
def client(server_ip,server_port):
    client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
    client.connect((server_ip,server_port))
    while True:
        client.send('hello'.encode('utf-8'))
        msg=client.recv(1024)
        print(msg.decode('utf-8'))

if __name__ == '__main__':
    for i in range(500):
        p=Process(target=client,args=('127.0.0.1',8088))
        p.start()