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  • 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('',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('',(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()
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