并发编程知识点剖析

　　并发编程知识点剖析

一.　　

　　进程（Process）:是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础,进程是线程的容器。

　　线程(Threading):　一条流水线的工作过程,cpu最小执行单位

　　线程与进程的区别可以归纳为以下4点：

　　　　　　1）地址空间和其它资源（如打开文件）：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见,进程之间是空间隔离的,一个 进程里的线程之间共享内存

　　　　　　2）通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要进程同步和 互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。（就类似进程中的锁的作用）

　　　　　　3）调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。

　　　　　　4）在多线程操作系统中（现在咱们用的系统基本都是多线程的操作系统），进程不是一个可执行的实体，正去执行程序的不是进程，是线程，你可以理解进程就是一个线程的容器。

　　并行：同时运行，只有具备多个cpu才能实现并行,利用了多核,利用了多核,多个任务真正的在同时运行

　　　　　将多个cpu必须成高速公路上的多个车道，进程就好比每个车道上行驶的车辆，并行就是说，大家在自己的车道上行驶，会不影响，同时在开车。这就是并行

　　并发:伪并行,也提高了效率,遇到IO就切换,充分的利用了IO时间

　　　　   即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发）

　　同步 : 要等待任务执行结果,才能进行下一个任务,其实就是一个程序结束才执行另外一个程序，串行的，不一定两个程序就有依赖关系。

　　异步 : 不需要等待任务的执行结果,继续执行自己的任务,不需要等待被依赖的任务完成，只是通知被依赖的任务要完成什么工作，依赖的任务也立即执行，只要自己完成了整个任务就算完成了。

　　阻塞 : 等待某个事件的发生而无法继续执行,阻塞的方法：input、time.sleep，socket中的recv、accept等等。　

　　非阻塞 : 不等待

二.创建方式

#当前文件名称为test.py
# from multiprocessing import Process
#
# def func():
#     print(12345)
#
# if __name__ == '__main__': #windows 下才需要写这个，这和系统创建进程的机制有关系，不用深究，记着windows下要写就好啦
#     #首先我运行当前这个test.py文件，运行这个文件的程序，那么就产生了进程，这个进程我们称为主进程
#
#     p = Process(target=func,) #将函数注册到一个进程中，p是一个进程对象，此时还没有启动进程，只是创建了一个进程对象。并且func是不加括号的，因为加上括号这个函数就直接运行了对吧。
#     p.start() #告诉操作系统，给我开启一个进程，func这个函数就被我们新开的这个进程执行了，而这个进程是我主进程运行过程中创建出来的，所以称这个新创建的进程为主进程的子进程，而主进程又可以称为这个新进程的父进程。
　　　　　　　　　 #而这个子进程中执行的程序，相当于将现在这个test.py文件中的程序copy到一个你看不到的python文件中去执行了，就相当于当前这个文件，被另外一个py文件import过去并执行了。
　　　　　　　　　 #start并不是直接就去执行了，我们知道进程有三个状态，进程会进入进程的三个状态，就绪，（被调度，也就是时间片切换到它的时候）执行，阻塞，并且在这个三个状态之间不断的转换，等待cpu执行时间片到了。
#     print('*' * 10) #这是主进程的程序，上面开启的子进程的程序是和主进程的程序同时运行的，我们称为异步

class MyProcess(Process): #自己写一个类，继承Process类
    #我们通过init方法可以传参数，如果只写一个run方法，那么没法传参数，因为创建对象的是传参就是在init方法里面，面向对象的时候，我们是不是学过
    def __init__(self,person):
        super().__init__()
        self.person=person
    def run(self):
        print(os.getpid())
        print(self.pid)
        print(self.pid)
        print('%s 正在和女主播聊天' %self.person)
    # def start(self):
    #     #如果你非要写一个start方法，可以这样写，并且在run方法前后，可以写一些其他的逻辑
    #     self.run()
if __name__ == '__main__':
    p1=MyProcess('Jedan')
    p2=MyProcess('太白')
    p3=MyProcess('alexDSB')

    p1.start() #start内部会自动调用run方法
    p2.start()
    # p2.run()
    p3.start()


    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('太白',))
    t.start()
    print('主线程')

import time
from threading import Thread
class Sayhi(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print('%s say hello' % self.name)


if __name__ == '__main__':
    t = Sayhi('太白')
    t.start()
    print('主线程'

三.守护进程,守护线程

　　一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程(守护线程),禁止p创建子进程(子线程),并且父进程代码执行结束,p即终止运行

import os
import time
from multiprocessing import Process

class Myprocess(Process):
    def __init__(self,person):
        super().__init__()
        self.person = person
    def run(self):
        print(os.getpid(),self.name)
        print('%s正在和女主播聊天' %self.person)
        time.sleep(3)
if __name__ == '__main__':
    p=Myprocess('太白')
    p.daemon=True #一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行
    p.start()
    # time.sleep(1) # 在sleep时linux下查看进程id对应的进程ps -ef|grep id
    print('主')

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time
def func1():
    while True:
        print(666)
        time.sleep(0.5)
def func2():
    print('hello')
    time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
    # t = Thread(target=func1,)
    # t.daemon = True  #主线程结束，守护线程随之结束
    # # t.setDaemon(True) #两种方式，和上面设置守护线程是一样的
    # t.start()
    # t2 = Thread(target=func2,) #这个子线程要执行3秒，主线程的代码虽然执行完了，但是一直等着子线程的任务执行完毕，主线程才算完毕，因为通过结果你会发现我主线程虽然代码执行完毕了，
    # 但是主线程的的守护线程t1还在执行，说明什么，说明我的主线程还没有完毕，只不过是代码执行完了，一直等着子线程t2执行完毕，我主线程的守护线程才停止，说明子线程执行完毕之后，我的主线程才执行完毕
    # t2.start()
    # print('主线程代码执行完啦！')
    p = Process(target=func1,)
    p.daemon = True
    p.start()

    p2 = Process(target=func2,)
    p2.start()
    time.sleep(1) #让主进程等1秒，为了能看到func1的打印效果
    print('主进程代码执行完啦！') #通过结果你会发现，如果主进程的代码运行完毕了，那么主进程就结束了，因为主进程的守护进程p随着主进程的代码结束而结束了，守护进程被回收了，这和线程是不一样的，主线程的代码完了并不代表主线程运行完毕了，需要等着所有其他的非守护的子线程执行完毕才算完毕

　　信号量(Semaphore)

　　Semaphore管理一个内置的计数器，
　　每当调用acquire()时内置计数器-1；
　　调用release() 时内置计数器+1；
　　计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。

from multiprocessing import Process,Semaphore
import time,random

def go_ktv(sem,user):
    sem.acquire()
    print('%s 占到一间ktv小屋' %user)
    time.sleep(random.randint(0,3)) #模拟每个人在ktv中待的时间不同
    sem.release()

if __name__ == '__main__':
    sem=Semaphore(4)
    p_l=[]
    for i in range(13):
        p=Process(target=go_ktv,args=(sem,'user%s' %i,))
        p.start()
        p_l.append(p)

    for i in p_l:
        i.join()
    print('============》')

from threading import Thread,Semaphore
import threading
import time
# def func():
#     if sm.acquire():
#         print (threading.currentThread().getName() + ' get semaphore')
#         time.sleep(2)
#         sm.release()
def func():
    sm.acquire()
    print('%s get sm' %threading.current_thread().getName())
    time.sleep(3)
    sm.release()
if __name__ == '__main__':
    sm=Semaphore(5)
    for i in range(23):
        t=Thread(target=func)
        t.start()

　　事件

　　事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。
　　event.isSet()：返回event的状态值；
　　event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程；
　　event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度；
　　event.clear()：恢复event的状态值为False。

from multiprocessing import Process,Semaphore,Event
import time,random

e = Event() #创建一个事件对象
print(e.is_set())  #is_set()查看一个事件的状态，默认为False，可通过set方法改为True
print('look here！')
# e.set()          #将is_set()的状态改为True。
# print(e.is_set())#is_set()查看一个事件的状态，默认为False，可通过set方法改为Tr
# e.clear()        #将is_set()的状态改为False
# print(e.is_set())#is_set()查看一个事件的状态，默认为False，可通过set方法改为Tr
e.wait()           #根据is_set()的状态结果来决定是否在这阻塞住，is_set()=False那么就阻塞，is_set()=True就不阻塞
print('give me！！')

#set和clear  修改事件的状态 set-->True   clear-->False
#is_set     用来查看一个事件的状态
#wait       依据事件的状态来决定是否阻塞 False-->阻塞  True-->不阻塞

from threading import Thread,Event
import threading
import time,random
def conn_mysql():
    count=1
    while not event.is_set():
        if count > 3:
            raise TimeoutError('链接超时') #自己发起错误
        print('<%s>第%s次尝试链接' % (threading.current_thread().getName(), count))
        event.wait(0.5) #
        count+=1
    print('<%s>链接成功' %threading.current_thread().getName())


def check_mysql():
    print('33[45m[%s]正在检查mysql33[0m' % threading.current_thread().getName())
    t1 = random.randint(0,3)
    print('>>>>',t1)
    time.sleep(t1)
    event.set()
if __name__ == '__main__':
    event=Event()
    check = Thread(target=check_mysql)
    conn1=Thread(target=conn_mysql)
    conn2=Thread(target=conn_mysql)

    check.start()
    conn1.start()
    conn2.start()

　　数据共享(Manager模块)

from multiprocessing import Manager,Process,Lock
def work(d,lock):
    with lock: #不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱
        d['count']-=1

if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    with Manager() as m:
        dic=m.dict({'count':100})
        p_l=[]
        for i in range(100):
            p=Process(target=work,args=(dic,lock))
            p_l.append(p)
            p.start()
        for p in p_l:
            p.join()
        print(dic)

from  threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os
def work():
    global n  #修改全局变量的值
    n=0

if __name__ == '__main__':
    # n=100
    # p=Process(target=work)
    # p.start()
    # p.join()
    # print('主',n) #毫无疑问子进程p已经将自己的全局的n改成了0,但改的仅仅是它自己的,查看父进程的n仍然为100


    n=1
    t=Thread(target=work)
    t.start()
    t.join()   #必须加join，因为主线程和子线程不一定谁快，一般都是主线程快一些，所有我们要等子线程执行完毕才能看出效果
    print('主',n) #查看结果为0,因为同一进程内的线程之间共享进程内的数据
# 通过一个global就实现了全局变量的使用，不需要进程的IPC通信方法

　　队列(queue)

q = Queue([maxsize]) 
创建共享的进程队列。maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。底层队列使用管道和锁定实现。另外，还需要运行支持线程以便队列中的数据传输到底层管道中。 
Queue的实例q具有以下方法：

q.get( [ block [ ,timeout ] ] ) 
返回q中的一个项目。如果q为空，此方法将阻塞，直到队列中有项目可用为止。block用于控制阻塞行为，默认为True. 如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue模块中）。timeout是可选超时时间，用在阻塞模式中。如果在制定的时间间隔内没有项目变为可用，将引发Queue.Empty异常。

q.get_nowait( ) 
同q.get(False)方法。

q.put(item [, block [,timeout ] ] ) 
将item放入队列。如果队列已满，此方法将阻塞至有空间可用为止。block控制阻塞行为，默认为True。如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue库模块中）。timeout指定在阻塞模式中等待可用空间的时间长短。超时后将引发Queue.Full异常。

q.qsize() 
返回队列中目前项目的正确数量。此函数的结果并不可靠，因为在返回结果和在稍后程序中使用结果之间，队列中可能添加或删除了项目。在某些系统上，此方法可能引发NotImplementedError异常。


q.empty() 
如果调用此方法时 q为空，返回True。如果其他进程或线程正在往队列中添加项目，结果是不可靠的。也就是说，在返回和使用结果之间，队列中可能已经加入新的项目。

q.full() 
如果q已满，返回为True. 由于线程的存在，结果也可能是不可靠的（参考q.empty（）方法）。。

#看下面的队列的时候，按照编号看注释
import time
from multiprocessing import Process, Queue

# 8. q = Queue(2) #创建一个Queue对象，如果写在这里，那么在windows还子进程去执行的时候，我们知道子进程中还会执行这个代码，但是子进程中不能够再次创建了，也就是这个q就是你主进程中创建的那个q，通过我们下面在主进程中先添加了一个字符串之后，在去开启子进程，你会发现，小鬼这个字符串还在队列中，也就是说，我们使用的还是主进程中创建的这个队列。
def f(q):
    # q = Queue() #9. 我们在主进程中开启了一个q，如果我们在子进程中的函数里面再开一个q，那么你下面q.put('姑娘，多少钱~')添加到了新创建的这q里里面了
    q.put('姑娘，多少钱~')  #4.调用主函数中p进程传递过来的进程参数 put函数为向队列中添加一条数据。
    # print(q.qsize()) #6.查看队列中有多少条数据了

def f2(q):
    print('》》》》》》》》')
    print(q.get())  #5.取数据
if __name__ == '__main__':
    q = Queue() #1.创建一个Queue对象
    q.put('小鬼')

    p = Process(target=f, args=(q,)) #2.创建一个进程
    p2 = Process(target=f2, args=(q,)) #3.创建一个进程
    p.start()
    p2.start()
    time.sleep(1) #7.如果阻塞一点时间，就会出现主进程运行太快，导致我们在子进程中查看qsize为1个。
    # print(q.get()) #结果：小鬼
    print(q.get()) #结果：姑娘，多少钱~
    p.join()

class queue.Queue(maxsize=0) #先进先出

import queue #不需要通过threading模块里面导入，直接import queue就可以了，这是python自带的
#用法基本和我们进程multiprocess中的queue是一样的
q=queue.Queue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')
# q.put_nowait() #没有数据就报错，可以通过try来搞
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# q.get_nowait() #没有数据就报错，可以通过try来搞
'''
结果(先进先出):
first
second
third
'''

　　class queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out

import queue

q=queue.LifoQueue() #队列，类似于栈，栈我们提过吗，是不是先进后出的顺序啊
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')
# q.put_nowait()

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# q.get_nowait()
'''
结果(后进先出):
third
second
first
'''

　　class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列

import queue

q=queue.PriorityQueue()
#put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
q.put((-10,'a'))
q.put((-5,'a'))  #负数也可以
# q.put((20,'ws'))  #如果两个值的优先级一样，那么按照后面的值的acsii码顺序来排序,如果字符串第一个数元素相同，比较第二个元素的acsii码顺序
# q.put((20,'wd'))
# q.put((20,{'a':11})) #TypeError: unorderable types: dict() < dict() 不能是字典
# q.put((20,('w',1)))  #优先级相同的两个数据，他们后面的值必须是相同的数据类型才能比较，可以是元祖，也是通过元素的ascii码顺序来排序

q.put((20,'b'))
q.put((20,'a'))
q.put((0,'b'))
q.put((30,'c'))

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队):
'''

　　管道

　　会导致数据不安全

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(conn):
    conn.send("Hello 妹妹") #子进程发送了消息
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe() #建立管道，拿到管道的两端，双工通信方式，两端都可以收发消息
    p = Process(target=f, args=(child_conn,)) #将管道的一段给子进程
    p.start() #开启子进程
    print(parent_conn.recv()) #主进程接受了消息
    p.join()

四.生产者消费者模型

    #程序中有两类角色
        一类负责生产数据（生产者）
        一类负责处理数据（消费者）    
    #引入生产者消费者模型为了解决的问题是：
        平衡生产者与消费者之间的工作能力，从而提高程序整体处理数据的速度     
    #如何实现：
        生产者<-->队列<——>消费者
    #生产者消费者模型实现类程序的解耦和

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        if res is None:break #收到结束信号则结束
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('33[45m%s 吃 %s33[0m' %(os.getpid(),res))

def producer(name,q):
    for i in range(2):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res='%s%s' %(name,i)
        q.put(res)
        print('33[44m%s 生产了 %s33[0m' %(os.getpid(),res))



if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=('包子',q))
    p2=Process(target=producer,args=('骨头',q))
    p3=Process(target=producer,args=('泔水',q))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))
    c2=Process(target=consumer,args=(q,))

    #开始
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    c1.start()

    p1.join() #必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号
    p2.join()
    p3.join()
    q.put(None) #有几个消费者就应该发送几次结束信号None
    q.put(None) #发送结束信号
    print('主')

五.锁 GIL lock(同步锁互斥锁) 递归锁 (RLock),

　　GIL 与Lock是两把锁，保护的数据不一样，前者是解释器级别的（当然保护的就是解释器级别的数据，比如垃圾回收的数据），后者是保护用户自己开发的应用程序的数据，很明显GIL不负责　　  　这件事，只能用户自定义加锁处理，即Lock

#注意：首先在当前文件目录下创建一个名为db的文件
#文件db的内容为：{"count":1}，只有这一行数据,并且注意，每次运行完了之后，文件中的1变成了0，你需要手动将0改为1，然后在去运行代码。
#注意一定要用双引号，不然json无法识别
#加锁保证数据安全，不出现混乱
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random

#查看剩余票数
def search():
    dic=json.load(open('db')) #打开文件，直接load文件中的内容，拿到文件中的包含剩余票数的字典
    print('33[43m剩余票数%s33[0m' %dic['count'])

#抢票
def get():
    dic=json.load(open('db'))
    time.sleep(0.1)       #模拟读数据的网络延迟，那么进程之间的切换，导致所有人拿到的字典都是{"count": 1}，也就是每个人都拿到了这一票。
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(0.2)   #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic,open('db','w'))
        #最终结果导致，每个人显示都抢到了票，这就出现了问题~
        print('33[43m购票成功33[0m')
    else:
        print('sorry，没票了亲！')
def task(lock):
    search()
    #因为抢票的时候是发生数据变化的时候，所有我们将锁加加到这里
    lock.acquire()
    get()
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock = Lock() #创建一个锁
    for i in range(3): #模拟并发100个客户端抢票
        p=Process(target=task,args=(lock,)) #将锁作为参数传给task函数
        p.start()

#看结果分析：只有一个人抢到了票
# 剩余票数1
# 剩余票数1
# 剩余票数1
# 购票成功   #幸运的人儿
# sorry，没票了亲！
# sorry，没票了亲！

import time
from threading import Thread,RLock
fork_lock = noodle_lock = RLock()
def eat1(name):
    noodle_lock.acquire()
    print('%s 抢到了面条'%name)
    fork_lock.acquire()
    print('%s 抢到了叉子'%name)
    print('%s 吃面'%name)
    fork_lock.release()
    noodle_lock.release()

def eat2(name):
    fork_lock.acquire()
    print('%s 抢到了叉子' % name)
    time.sleep(1) 
    noodle_lock.acquire()
    print('%s 抢到了面条' % name)
    print('%s 吃面' % name)
    noodle_lock.release()
    fork_lock.release()

for name in ['taibai','wulaoban']:
    t1 = Thread(target=eat1,args=(name,))
    t1.start()
for name in ['alex','peiqi']:
    t2 = Thread(target=eat2,args=(name,))
    t2.start()

六.进程池,线程池

p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
'''需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()'''

p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
'''此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。'''
    
p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成

P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用

方法apply_async()和map_async（）的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法
obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。
obj.ready():如果调用完成，返回True
obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常
obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。
obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数

#一：使用进程池（异步调用,apply_async）
#coding: utf-8
from multiprocessing import Process,Pool
import time

def func(msg):
    print( "msg:", msg)
    time.sleep(1)
    return msg

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes = 3)
    res_l=[]
    for i in range(10):
        msg = "hello %d" %(i)
        res=pool.apply_async(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
        res_l.append(res)
        # s = res.get() #如果直接用res这个结果对象调用get方法获取结果的话，这个程序就变成了同步，因为get方法直接就在这里等着你创建的进程的结果，第一个进程创建了，并且去执行了，那么get就会等着第一个进程的结果，没有结果就一直等着，那么主进程的for循环是无法继续的，所以你会发现变成了同步的效果
    print("==============================>") #没有后面的join，或get，则程序整体结束，进程池中的任务还没来得及全部执行完也都跟着主进程一起结束了

    pool.close() #关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
    pool.join()   #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束

    print(res_l) #看到的是<multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x10357c4e0>对象组成的列表,而非最终的结果,但这一步是在join后执行的,证明结果已经计算完毕,剩下的事情就是调用每个对象下的get方法去获取结果
    for i in res_l:
        print(i.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get

#二：使用进程池（同步调用,apply）
#coding: utf-8
from multiprocessing import Process,Pool
import time

def func(msg):
    print( "msg:", msg)
    time.sleep(0.1)
    return msg

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes = 3)
    res_l=[]
    for i in range(10):
        msg = "hello %d" %(i)
        res=pool.apply(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
        res_l.append(res) #同步执行，即执行完一个拿到结果，再去执行另外一个
    print("==============================>")
    pool.close()
    pool.join()   #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束

    print(res_l) #看到的就是最终的结果组成的列表
    for i in res_l: #apply是同步的，所以直接得到结果，没有get()方法
        print(i)

from multiprocessing import Pool
import time,random
import requests
import re

def get_page(url,pattern):
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return (response.text,pattern)

def parse_page(info):
    page_content,pattern=info
    res=re.findall(pattern,page_content)
    for item in res:
        dic={
            'index':item[0],
            'title':item[1],
            'actor':item[2].strip()[3:],
            'time':item[3][5:],
            'score':item[4]+item[5]

        }
        print(dic)
if __name__ == '__main__':
    pattern1=re.compile(r'<dd>.*?board-index.*?>(d+)<.*?title="(.*?)".*?star.*?>(.*?)<.*?releasetime.*?>(.*?)<.*?integer.*?>(.*?)<.*?fraction.*?>(.*?)<',re.S)

    url_dic={
        'http://maoyan.com/board/7':pattern1,
    }

    p=Pool()
    res_l=[]
    for url,pattern in url_dic.items():
        res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
        res_l.append(res)

    for i in res_l:
        i.get()

    # res=requests.get('http://maoyan.com/board/7')
    # print(re.findall(pattern,res.text))

import os
from multiprocessing import Pool

def func1(n):
    print('func1>>',os.getpid())
    print('func1')
    return n*n

def func2(nn):
    print('func2>>',os.getpid())
    print('func2')
    print(nn)
    # import time
    # time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
    print('主进程：',os.getpid())
    p = Pool(5)
    #args里面的10给了func1，func1的返回值作为回调函数的参数给了callback对应的函数，不能直接给回调函数直接传参数，他只能是你任务函数func1的函数的返回值
    # for i in range(10,20): #如果是多个进程来执行任务，那么当所有子进程将结果给了回调函数之后，回调函数又是在主进程上执行的，那么就会出现打印结果是同步的效果。我们上面func2里面注销的时间模块打开看看
    #     p.apply_async(func1,args=(i,),callback=func2)
    p.apply_async(func1,args=(10,),callback=func2)

    p.close()
    p.join()

#结果
# 主进程： 11852  #发现回调函数是在主进程中完成的，其实如果是在子进程中完成的，那我们直接将代码写在子进程的任务函数func1里面就行了，对不对，这也是为什么称为回调函数的原因。
# func1>> 17332
# func1
# func2>> 11852
# func2
# 100

#server>>>>>>>>>>

#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()）
#开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态
#在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程
from socket import *
from multiprocessing import Pool
import os

server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)

def talk(conn):
    print('进程pid: %s' %os.getpid())
    while True:
        try:
            msg=conn.recv(1024)
            if not msg:break
            conn.send(msg.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(4)
    while True:
        conn,*_=server.accept()
        p.apply_async(talk,args=(conn,))
        # p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问

#client.>>>>>>>>>>>>>.

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)
    print(msg.decode('utf-8'))

import time
import os
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

def func(n):
    time.sleep(2)
    print('%s打印的：'%(threading.get_ident()),n)
    return n*n
tpool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5) #默认一般起线程的数据不超过CPU个数*5
# tpool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5) #进程池的使用只需要将上面的ThreadPoolExecutor改为ProcessPoolExecutor就行了，其他都不用改
#异步执行
t_lst = []
for i in range(5):
    t = tpool.submit(func,i) #提交执行函数,返回一个结果对象，i作为任务函数的参数 def submit(self, fn, *args, **kwargs):  可以传任意形式的参数
    t_lst.append(t)  #
    # print(t.result())
    #这个返回的结果对象t，不能直接去拿结果，不然又变成串行了，可以理解为拿到一个号码，等所有线程的结果都出来之后，我们再去通过结果对象t获取结果
tpool.shutdown() #起到原来的close阻止新任务进来 + join的作用，等待所有的线程执行完毕
print('主线程')
for ti in t_lst:
    print('>>>>',ti.result())

# 我们还可以不用shutdown()，用下面这种方式
# while 1:
#     for n,ti in enumerate(t_lst):
#         print('>>>>', ti.result(),n)
#     time.sleep(2) #每个两秒去去一次结果，哪个有结果了，就可以取出哪一个，想表达的意思就是说不用等到所有的结果都出来再去取，可以轮询着去取结果,因为你的任务需要执行的时间很长，那么你需要等很久才能拿到结果，通过这样的方式可以将快速出来的结果先拿出来。如果有的结果对象里面还没有执行结果，那么你什么也取不到，这一点要注意，不是空的，是什么也取不到,那怎么判断我已经取出了哪一个的结果，可以通过枚举enumerate来搞，记录你是哪一个位置的结果对象的结果已经被取过了，取过的就不再取了

#结果分析： 打印的结果是没有顺序的，因为到了func函数中的sleep的时候线程会切换，谁先打印就没准儿了，但是最后的我们通过结果对象取结果的时候拿到的是有序的，因为我们主线程进行for循环的时候，我们是按顺序将结果对象添加到列表中的。
# 37220打印的： 0
# 32292打印的： 4
# 33444打印的： 1
# 30068打印的： 2
# 29884打印的： 3
# 主线程
# >>>> 0
# >>>> 1
# >>>> 4
# >>>> 9
# >>>> 16

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
from multiprocessing import Pool
import requests
import json
import os

def get_page(url):
    print('<进程%s> get %s' %(os.getpid(),url))
    respone=requests.get(url)
    if respone.status_code == 200:
        return {'url':url,'text':respone.text}

def parse_page(res):
    res=res.result()
    print('<进程%s> parse %s' %(os.getpid(),res['url']))
    parse_res='url:<%s> size:[%s]
' %(res['url'],len(res['text']))
    with open('db.txt','a') as f:
        f.write(parse_res)


if __name__ == '__main__':
    urls=[
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.python.org',
        'https://www.openstack.org',
        'https://help.github.com/',
        'http://www.sina.com.cn/'
    ]

    # p=Pool(3)
    # for url in urls:
    #     p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page)
    # p.close()
    # p.join()

    p=ProcessPoolExecutor(3)
    for url in urls:
        p.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page) #parse_page拿到的是一个future对象obj，需要用obj.result()拿到结果

七. 协程

　　协程：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。、

 　　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

#安装
pip3 install greenlet

from greenlet import greenlet

def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)  #2
    g2.switch('taibai')   #3
    print('%s eat 2' %name) #6
    g2.switch() #7
def play(name):
    print('%s play 1' %name) #4
    g1.switch()      #5
    print('%s play 2' %name) #8

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

g1.switch('taibai')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要  1

 　　Gevent

 　　#安装
　　pip3 install gevent

用法
g1=gevent.spawn(func,1,2,3,x=4,y=5)创建一个协程对象g1，spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面可以有多个参数，可以是位置实参或关键字实参，都是传给函数eat的

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1结束，上面只是创建协程对象，这个join才是去执行

g2.join() #等待g2结束  有人测试的时候会发现，不写第二个join也能执行g2，是的，协程帮你切换执行了，但是你会发现，如果g2里面的任务执行的时间长，但是不写join的话，就不会执行完等到g2剩下的任务了


#或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值

from gevent import monkey;monkey.patch_all() #必须写在最上面，这句话后面的所有阻塞全部能够识别了

import gevent  #直接导入即可
import time
def eat():
    #print()　　
    print('eat food 1')
    time.sleep(2)  #加上mokey就能够识别到time模块的sleep了
    print('eat food 2')

def play():
    print('play 1')
    time.sleep(1)  #来回切换，直到一个I/O的时间结束，这里都是我们个gevent做得，不再是控制不了的操作系统了。
    print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play_phone)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()

import time
def task(pid):
    """
    Some non-deterministic task
    """
    time.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)


def synchronous():
    for i in range(10):
        task(i)

def asynchronous():
    g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
    joinall(g_l)

if __name__ == '__main__':
    print('Synchronous:')
    synchronous()

    print('Asynchronous:')
    asynchronous()
#上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。 初始化的greenlet列表存放在数组threads中，此数组被传给gevent.joinall 函数，后者阻塞当前流程，并执行所有给定的greenlet。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。

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()
gevent.joinall([
    gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org/'),
    gevent.spawn(get_page,'https://www.yahoo.com/'),
    gevent.spawn(get_page,'https://github.com/'),
])
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

八.IO多路复用

　　　　同步：提交一个任务之后要等待这个任务执行完毕

　　　　异步：只管提交任务，不等待这个任务执行完毕就可以去做其他的事情

　　　　阻塞：recv、recvfrom、accept，线程阶段  运行状态-->阻塞状态-->就绪

　　　　非阻塞：没有阻塞状态

　　在一个线程的IO模型中，我们recv的地方阻塞，我们就开启多线程，但是不管你开启多少个线程，这个recv的时间是不是没有被规避掉，不管是多线程还是多进程都没有规避掉这个IO时间。

　　selectors模块

#服务端
from socket import *
import selectors

sel=selectors.DefaultSelector()
def accept(server_fileobj,mask):
    conn,addr=server_fileobj.accept()
    sel.register(conn,selectors.EVENT_READ,read)

def read(conn,mask):
    try:
        data=conn.recv(1024)
        if not data:
            print('closing',conn)
            sel.unregister(conn)
            conn.close()
            return
        conn.send(data.upper()+b'_SB')
    except Exception:
        print('closing', conn)
        sel.unregister(conn)
        conn.close()



server_fileobj=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server_fileobj.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server_fileobj.bind(('127.0.0.1',8088))
server_fileobj.listen(5)
server_fileobj.setblocking(False) #设置socket的接口为非阻塞
sel.register(server_fileobj,selectors.EVENT_READ,accept) #相当于网select的读列表里append了一个文件句柄server_fileobj,并且绑定了一个回调函数accept

while True:
    events=sel.select() #检测所有的fileobj，是否有完成wait data的
    for sel_obj,mask in events:
        callback=sel_obj.data #callback=accpet
        callback(sel_obj.fileobj,mask) #accpet(server_fileobj,1)

#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8088))

while True:
    msg=input('>>: ')
    if not msg:continue
    c.send(msg.encode('utf-8'))
    data=c.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))