同步调用 异步调用+回调机制

https://blog.csdn.net/freeking101/article/details/88119858

1 同步调用 异步调用+回调机制
    提交任务的两种方式：
    什么是同步异步
    任务执行的三种状态：
        同步调用vs阻塞,两种不同的'等'的效果

    异步回调  ******
        什么是异步回调?
        为什么需要回调?(比如 烧水壶,水烧开后 水壶会发出响声)
        注意点:
            回调函数什么时候被执行?
            谁在执行回调函数?
            线程的异步回调

同步：
    #所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不会返回。
    按照这个定义，其实绝大多数函数都是同步调用。但是一般而言，
    我们在说同步、异步的时候，特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务。
#举例：
    #1. multiprocessing.Pool下的apply #发起同步调用后，就在原地等着任务结束，
                根本不考虑任务是在计算还是在io阻塞，总之就是一股脑地等任务结束
    #2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor().submit(func,).result()
    #3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().submit(func,).result()

异步：
    #异步的概念和同步相对。当一个异步功能调用发出后，调用者不能立刻得到结果。
    当该异步功能完成后，通过状态、通知或回调来通知调用者。如果异步功能用状态来通知，
    那么调用者就需要每隔一定时间检查一次，效率就很低
    （有些初学多线程编程的人，总喜欢用一个循环去检查某个变量的值，这其实是一 种很严重的错误）。
    如果是使用通知的方式，效率则很高，因为异步功能几乎不需要做额外的操作。至于回调函数，其实和通知没太多区别。
#举例：
    #1. multiprocessing.Pool().apply_async() #发起异步调用后，并不会等待任务结束才返回，
            相反，会立即获取一个临时结果（并不是最终的结果，可能是封装好的一个对象）。
    #2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3).submit(func,)
    #3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(3).submit(func,)

阻塞：
    #阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起（如遇到io操作）。
    函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。有人也许会把阻塞调用和同步调用等同起来，
    实际上他是不同的。对于同步调用来说，很多时候当前线程还是激活的，只是从逻辑上当前函数没有返回而已。
#举例：
    #1. 同步调用：apply一个累计1亿次的任务，该调用会一直等待，
        直到任务返回结果为止，但并未阻塞住（即便是被抢走cpu的执行权限，那也是处于就绪态）;
    #2. 阻塞调用：当socket工作在阻塞模式的时候，
        如果没有数据的情况下调用recv函数，则当前线程就会被挂起，直到有数据为止。

非阻塞：
    #非阻塞和阻塞的概念相对应，指在不能立刻得到结果之前也会立刻返回，同时该函数不会阻塞当前线程。

小结：
#1. 同步与异步针对的是函数/任务的调用方式：同步就是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，
    一直等到函数（任务）完成，而进程继续处于激活状态。而异步情况下是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，
    不会等函数返回，而是继续往下执行当，函数返回的时候通过状态、通知、事件等方式通知进程任务完成。
#2. 阻塞与非阻塞针对的是进程或线程：阻塞是当请求不能满足的时候就将进程挂起，而非阻塞则不会阻塞当前进程


2.线程队列 ***
    队列
    堆栈
    优先级队列

3、单线程下实现并发（***）
      什么是协程
            并发
            并发实现的本质=切换+保存状态(两类切换)
        高性能分析：
        为什么需要协程
        如何实现协程(三种)
        协程的应用场景:
        总结点:




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1 同步调用 异步调用+回调机制
    提交任务的两种方式：
        同步调用 :提交任务必须等待任务完成,才能执行下一行
        异步调用 :提交任务不需要等待任务完成,立即执行下一行

    线程任务执行的三种状态：
        阻塞
            阻塞   遇到了IO操作  失去了CPU的执行权
        非阻塞：
            就绪
            运行

            同步调用vs阻塞,两种不同的'等'的效果
                同步调用的等 比如经过上千亿次计算,运行时间过长导致,被操作系统拿走执行权限,处于就绪态,非阻塞
                阻塞的等 比如经过IO操作,sleep了100秒,这是阻塞

    异步回调  ******
        什么是异步回调?
            发起了一个异步任务 子线程或子进程任务完成后 调用一个函数来通知任务发起方
        为什么需要回调?(比如 烧水壶,水烧开后 水壶会发出响声)
            由于任务是异步执行 任务发起方不知道啊什么时候完成
            所以使用回调的方式告诉发起方任务执行结果 其他方式也可以将数据交还给主进程
            1.shutdown  主进程会等到所有任务完成  # 类似于join的功能pool.shutdown(wait=True)
            2.result函数 会阻塞直到任务完成
            都会阻塞  导致效率降低 所以使用回调
        注意点:
            回调函数什么时候被执行? 子进程任务完成时
            谁在执行回调函数? 主进程
            线程的异步回调:
                使用方式都相同  唯一的不同是执行回调函数 是子线程在执行
            from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor

            pool = ThreadPoolExecutor()
            def get_data_task(url):
                return text
            def parser_data(f):
                print(f.result())
            if __name__ == '__main__':
                f = pool.submit(get_data_task,url)  #get_data_task生产数据
                f.add_done_callback(parser_data)  #parser_data处理数据

2.线程队列 *** 见38复习
    队列
    堆栈
    优先级队列

3、单线程下实现并发（***）
      什么是协程：
              单线程下实现并发,在应用程序级别实现多个任务之间切换+保存状态
            并发：看起来是同时运行
            并发实现的本质=切换+保存状态
            切换：
                1、遇到IO阻塞会切换（可以提升运行效率）
                2、占用cpu时间过长或者有一个优先级更高的任务抢走了cpu
           优点:
                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,因为更加轻量级
                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:
                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,每个线程下开启协程
                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

        高性能分析：
         单纯地切换，或者说么有遇到io操作也切换，反而会降低效率
         检测单线程下的IO行为，实现遇到IO立即切换到其他任务执行

        为什么用协程?  多线程实现并发 有什么问题?
            TCP程序中 处理客户端的连接 需要子线程  但是子线程依然会阻塞
                一旦阻塞 CPU切走 但是无法保证是否切到当前程序
            提高效率的解决方案 是想办法尽可能多的占用CPU
                当程序遇到阻塞时 切换到别的任务 注意使用程序内切换


        协程的实现
            1 yield 把函数做成了生成器 生成器会自动保存状态
            2 greenlet 帮我们封装yield 可以实现任务切换
                    创建对象时 制定任务就是函数 在函数中手动来switch切换任务 不能检测到IO行为
            3 gevent 封装了grennlet  既能够切换执行 也能检测IO

            使用gevent需要配合monkey补丁 monkey补丁内部将原本阻塞的模块 替换为了非阻塞的
            monkey必须放在导入(需要检测IO的模块)模块之前
            monkey.patch_all()
            gevent核心函数spawn(函数名)
            join让主线程等待所有任务执行完成才结束

        协程的应用场景:
            (没有IO绝对不使用协程) TCP 多客户端实现方式
            1.来一个客户端就来一个进程     资源消耗较大
            2.来一个客户端就来一个线程     也不能无限开
            3.用进程池 或 线程池  还是一个线程或进程只能维护一个连接
            4.协程 一个线程就可以处理多个客户端  遇到io就切到另一个

        总结协程特点：
            必须在只有一个单线程里实现并发,(将io阻塞时间用于执行计算 可以提高效率 原理:一直使用CPU直到超时)
            修改共享数据不需加锁
            用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
            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））


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

            def eat():
                print('eat food 1')
                time.sleep(2)
                print('eat food 2')
            def play():
                print('play 1')
                time.sleep(1)
                print('play 2')
            g1=gevent.spawn(eat)
            g2=gevent.spawn(play)
            gevent.joinall([g1,g2])