day10--异步IO数据库队列缓存

上节回顾：

线程  vs  进程

　　https://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html

　　https://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5248247.html

　　threading.get_ident()获取线程号

    线程：操作系统调度的最小单位；进程是一簇线程的集合，本身不能操作，进程至少包含一个线程；

    线程同时修改同一份数据时必须加锁，mutex互斥锁。

    递归锁。

    join()是结束上一个线程，让下一个进程能够执行。等待上一个线程执行完毕。

    守护线程(slave)：服务于非守护线程（master）,

    queue(队列)：1、解耦，使程序直接首先松耦合；2、提高处理效率；

    queue.Queue()  FIFO=first in first out

　　queue.LifoQueue()   LIFO=last in first out

    PriorityQueue(maxsize=0)    优先级队列。

    python中的多线程是伪多线程，其实是CPU的上下文切换，本质是单线程。

    io 操作不占用CPU，比如从网上读取；

　　计算占用CPU，如1+1占用CPU；

    Python的多线程，不适合CPU密集操作型的任务，适合io密集型的任务。

    Python的进程也是使用操作系统的原生进程。进程之间是相互独立的。进程之间的数据是独立的，不能共享，进程也能解决操作系统多核的使用。

    进程在python模块是multiprocessing，下面来生成一个进程实例：

import multiprocessing
import time


def f(name):
    time.sleep(2)
    print('hello', name)


if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=f, args=('bob',))     #生成一个线程实例
    p.start()
    p.join()    

    上面代码生成了一个进程，可以看出，进程与线程的语法几乎一样。

    启用多个进程：

import multiprocessing
import time


def f(name):
    time.sleep(1)
    print('hello', name)


if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=f, args=('bob',))     #生成一个线程实例
        p.start()
        # p.join()     

    运行结果如下：

hello bob
hello bob
hello bob
hello bob
hello bob
hello bob
hello bob
hello bob
hello bob
hello bob

    每一个进程都是由父进程启动的。

from multiprocessing import Process
import os


def info(title):
    print(title)
    print('module name:', __name__)
    print('parent process:', os.getppid())     #父进程的ID，每一个进程都是由父进程启动的
    print('process id:', os.getpid())          #子进程ID
    print("

")


def f(name):
    info('33[31;1mcalled from child process function f33[0m')
    print('hello', name)


if __name__ == '__main__':
    info('33[32;1mmain process line33[0m')
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    p.join()

    从上面代码可以看出，任何一个进程都是有父进程启动的。Linux里面有一个超级父进程。

    进程间通讯

    不同进程间内存是不共享的，要想实现两个进程间的数据交换，可以用以下方法：   

    Queues

    使用方法跟threading里的queue差不多

    两个进程之间的内存是独立的。q=queue.Queue()是线程queue，from multiprocessing import Queue是进程Queue。

from multiprocessing import Process, Queue
import os

def func():
    print("线程名字：",__name__)
    print("父线程：",os.getppid())
    print("当前进程：",os.getpid())

def f(q):
    q.put([42, None, 'hello'])


if __name__ == '__main__':
    q = Queue()                         #进程queue
    func()
    p = Process(target=f, args=(q,))    #子进程的，是不能访问父进程的内存的
    p.start()
    print(q.get())  # prints "[42, None, 'hello']"
    p.join()
运行结果如下：
线程名字： __main__
父线程： 2561
当前进程： 32596
[42, None, 'hello']

    进程Queue是两个Queue，不是共享Queue，是通过pickle进行转换，克隆一份，让进程看起来实现了相互通信。

    协程

    协程，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。协成是用户自己控制的。

    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其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：

    协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

    协程的好处：

    1.无需线程上下文切换的开销；

    2.无需原子操作锁定及同步的开销；

      "原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。

    3.方便切换控制流，简化编程模型；

    4.高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

    协成是在单线程里面实现的，所以不需要加锁操作，因为程序是串行的。协成本质是单线程。

    缺点：

    1.无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。

    2.进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

    遇到io操作（耗时）时即切换。

　　看楼上的例子，我问你这算不算做是协程呢？你说，我他妈哪知道呀，你前面说了一堆废话，但是并没告诉我协程的标准形态呀，我腚眼一想，觉得你说也对，那好，我们先给协程一个标准定义，即符合什么条件就能称之为协程：

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. 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程

　　基于上面这4点定义，我们刚才用yield实现的程并不能算是合格的线程，因为它有一点功能没实现，哪一点呢？

　　Gevent

    Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。