线程的其他方法
Thread实例对象的方法 # isAlive(): 返回线程是否是活动的。 # getName(): 返回线程名。 # setName(): 设置线程名。 threading模块提供的一些方法： # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量对象。 # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。 # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果
import threading import time from threading import Thread,current_thread def f1(n): time.sleep(1) print('子线程对象', current_thread()) # <Thread(Thread-1, started 123145336967168)> print('子线程名称', current_thread().getName()) # 当前线程对象 Thread-1 print('子线程ID', current_thread().ident) # 123145336967168 print('%s号线程任务'%n) if __name__ == '__main__': t1 = Thread(target=f1,args=(1,)) t1.start() print('主线程对象',current_thread()) # <_MainThread(MainThread, started 140734833878464)> print('主线程名称',current_thread().getName()) # 当前线程对象(是主线程对象) MainThread print('主线程ID',current_thread().ident) # 当前线程ID 140734833878464 print(threading.enumerate()) # [<_MainThread(MainThread, started 140734833878464)>, <Thread(Thread-1, started 123145336967168)>] print(threading.active_count()) # 2 """ 结果: 主线程对象 <_MainThread(MainThread, started 140734833878464)> 主线程名称 MainThread 主线程ID 140734833878464 [<_MainThread(MainThread, started 140734833878464)>, <Thread(Thread-1, started 123145336967168)>] 2 子线程对象 <Thread(Thread-1, started 123145336967168)> 子线程名称 Thread-1 子线程ID 123145336967168 1号线程任务 # 小结: threading.current_thread() <==等效于==> Thread(target=f1) #这两个等效的前提是: 左边 的位置要跟 右边target(目标函数)所在位置 一样,即左边的是获取当前位置的线程变量对象,右边的是在target(目标函数)所在位置创建线程对象. """
线程队列 (重点)
线程队列,不需要从threading模块里面导入，直接import queue就可以了，这是python自带的
queue队列 ：使用import queue，用法与进程队列 multiprocessing.Queue 一样,也有以下方法:
# put,put_nowait,get,get_nowait,full,empty,qsize q = Queue(5) # 5是size q.put() #放入数据,满了会等待(阻塞) q.get() #获取数据,没有数据了会等待(阻塞) q.qsize() # 当前放进去的元素的个数 q.empty() # 是否为空,不可靠(因为多线程) q.full() # 是否满了,不可靠(因为多线程) q.put_nowait() #添加数据,不等待,但是队列满了报错 q.get_nowait() #获取数据,不等待,但是队列空了报错
class queue.Queue(maxsize=0) #先进先出(FIFO: fisrt in fisrt out)
import queue # 线程中的队列使用的是这个,等效于进程中的队列 put,put_nowait,get,get_nowait,full,empty q = queue.Queue(4) # FIFO先进先出 first in first out q.put(1) q.put(2) print(q.full()) # 不满 # print('当前队列内容的长度',q.qsize()) q.put(3) print(q.full()) # 满 # q.put(4) # 不报错,会阻塞 print(q.qsize()) try: q.put_nowait(4) # 报错queue.Full except Exception: print('queue full') print(q.get()) print(q.get()) print(q.empty()) # 不空 print(q.get()) print(q.empty()) # 空 print(q.get()) # 不报错,会阻塞 try: print(q.get_nowait()) # 报错queue.Empty except Exception: print('queue empty')
class queue.LifoQueue(maxsize=0) #先进后出队列(或者后进先出(LIFO: last in fisrt out)),类似于栈
q = queue.LifoQueue(3) # Lifo q.put(1) q.put(2) print(q.full()) # 不满 # print('当前队列内容的长度',q.qsize()) q.put(3) print(q.full()) # 满 # q.put(4) # 不报错,会阻塞 print(q.qsize()) try: q.put_nowait(4) # 报错queue.Full except Exception: print('queue full') print(q.get()) print(q.get()) print(q.empty()) # 不空 print(q.get()) print(q.empty()) # 空 print(q.get()) # 不报错,会阻塞 try: print(q.get_nowait()) # 报错queue.Empty except Exception: print('queue empty')
class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #优先级的队列(存储数据时可设置优先级)
# 优先级队列 PriorityQueue # put的数据是一个元组,元组的第一个参数是优先级数字(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,越先被get拿到被取出来,第二个参数是put进去的值(可以是任意的数据类型) # 如果说优先级(第一个参数)相同,那么比较值(第二个参数),值必须是相同的数据类型(不包括字典),否则报错 # 比较第二个参数: # 如果第二个参数(或者其参数的元素)是数字: 数字==直接拿整体的数字==>比较大小, # 如果第二个参数(或者其参数的元素)是字符串:字符串=依次取到每个字符=>比较每个字符的ASCII码. q = queue.PriorityQueue(10) q.put((-5, 'alex')) # 放入元组,第一个元素是优先级(可以为负数,越小,优先级越高),第二个是真正的数据(数据类型随意) q.put((2, 'blex')) q.put((3, 'clex')) q.put((3, '111')) print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) print('=======================') q.put(('x', 123)) q.put(('y', 345)) print(q.get()) print(q.get()) print('=======================') """ ('x', 123) ('y', 345) """ q.put((5, 'alex')) # 放入元组,第一个元素是优先级(可以为负数,越小,优先级越高),第二个是真正的数据(数据类型随意) q.put((2, 1)) q.put((3, (1,))) # q.put((7, {1,2})) # 优先级相同数据类型不同,报错TypeError: '<' not supported between instances of 'dict' and 'set' q.put((7, {1:2})) q.put((7, {1:'a'})) # 优先级相同数据类型都是字典,报错TypeError: '<' not supported between instances of 'dict' and 'dict' print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) print('=======================')
线程池(重点)
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
统一使用方式，使用threadPollExecutor和ProcessPollExecutor的方式一样，而且只要通过这个concurrent.futures导入就可以直接用他们两个了
concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor：线程池，提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池，提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. 两者实现相同的接口，该接口由抽象Executor类定义。 #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwargs) 异步提交任务(万能传参,传入的实参可以是任意数据类型,注意fn的形参数量要和这里的实参数量对应) #map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 取代for循环submit的操作(参数1是函数,参数2是可迭代对象) #shutdown(wait=True) ==>close()+join() 相当于进程池的multiprocessing.Pool().close()+multiprocessing.Pool().join()操作 wait=True，等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续 wait=False，立即返回，并不会等待池内的任务执行完毕 但不管wait参数为何值，整个程序都会等到所有任务执行完毕 submit和map必须在shutdown之前 #result(timeout=None) 取得结果(相当于pool.get()) #add_done_callback(fn) 回调函数(功能类似于pool的callback,但是显然用法不同) """ multiprocessing.Pool和concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor中回调函数的区别: 进程的回调函数res = pool.apply_async(f1,args=(5,),callback=call_back_func) (这里的callback是默认的关键字,call_back_func是自定义的回调函数名)==>作为异步对象的参数调用 线程的回调函数res = tp.submit(f1,11,12).add_done_callback(f2) (这里的add_done_callback是默认的回调函数名,f2是自定义的回调函数)==>作为异步对象的方法调用) """
上栗子:
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 import time def f1(n,s): # 要与 万能传参 的参数数量一致 time.sleep(1) # print(n,s) return n * n if __name__ == '__main__': tp = ThreadPoolExecutor(4) # 线程 默认的线程个数是cpu个数 * 5 # tp = ProcessPoolExecutor(4) # 进程 默认的进程个数是cpu个数 这两个的方法一致 # tp.map(f1, range(10)) # 异步提交任务,参数是(任务名,可迭代对象) res_lis = [] for i in range(10): res = tp.submit(f1,i,'baobao') # submit是给线程池异步提交任务,万能传参 # print(res) # <Future at 0x10617a208 state=running> res_lis.append(res) for t in res_lis: # 4个4个的打印 print(t.result()) tp.shutdown() # ==等效于==> close + join 主线程等待所有提交给线程池的任务全部执行完毕 for t in res_lis: # 全部一起打印 print(t.result()) # 结果对象.result,#和get方法一样,如果没有结果,会等待,阻塞程序 print('主线程') """ 只需要将这一行代码改为下面这一行就可以了，其他的代码都不用变 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)#默认一般起线程的数据不超过CPU个数 你就会发现为什么将线程池和进程池都放到这一个模块里面了，因为用法一样,所以不管是线程池还是进程池,更推荐使用这个from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor """
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor def func(n): time.sleep(2) return n*n def call_back(m): print('结果为：%s'%(m.result())) # 注意回调函数拿到的是线程(进程)对象,想要拿到值需要调用result方法 tpool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5) t_lst = [] for i in range(5): t = tpool.submit(func,i).add_done_callback(call_back) """ 结果为：0 结果为：1 结果为：4 结果为：9 结果为：16 """
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。
需要强调的是：
#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）
操作系统控制线程的切换 <==对比==> 用户在单线程内控制协程的切换
#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
#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
# 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））
协程就是告诉Cpython解释器，你不是nb吗，不是搞了个GIL锁吗，那好，我就自己搞成一个线程让你去执行，省去你切换线程的时间，我自己切换比你切换要快很多，避免了很多的开销，对于单线程下，我们不可避免程序中出现io操作，但如果我们能在自己的程序中（即用户程序级别，而非操作系统级别）控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算，这样就保证了该线程能够最大限度地处于就绪态，即随时都可以被cpu执行的状态，相当于我们在用户程序级别将自己的io操作最大限度地隐藏起来，从而可以迷惑操作系统，让其看到：该线程好像是一直在计算，io比较少，从而更多的将cpu的执行权限分配给我们的线程。
协程的本质就是在单线程下，由用户自己控制一个任务遇到io阻塞了就切换另外一个任务去执行，以此来提升效率。为了实现它，我们需要找寻一种可以同时满足以下条件的解决方案：
#1. 可以控制多个任务之间的切换，切换之前将任务的状态保存下来，以便重新运行时，可以基于暂停的位置继续执行。 #2. 作为1的补充：可以检测io操作，在遇到io操作的情况下才发生切换
生成器
并发的本质：任务切换+保存状态,yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，
#1 yield可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级 #2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换
import time #基于yield并发执行，多任务之间来回切换，这就是个简单的协程的体现，但是他能够节省I/O时间吗？不能,yield不能检测IO，不能实现遇到IO自动切换 def f1(): for i in range(3): time.sleep(0.5) # 发现什么？只是进行了切换，但是并没有节省I/O时间 print('f1>>',i) # yield def f2(): # g = f1() for i in range(3): time.sleep(0.5) print('f2>>', i) # next(g) #不写yield，下面两个任务是执行完func1里面所有的程序才会执行func2里面的程序，有了yield，我们实现了两个任务的切换+保存状态 #基于yield保存状态,实现两个任务直接来回切换,即并发的效果 #PS:如果每个任务中都加上打印,那么明显地看到两个任务的打印是你一次我一次,即并发执行的. f1() f2() """ f1>> 0 f1>> 1 f1>> 2 f2>> 0 f2>> 1 f2>> 2 有了yield: f2>> 0 f1>> 0 f2>> 1 f1>> 1 f2>> 2 f1>> 2
greenlet模块
#安装==>在终端输入以下代码 pip3 install greenlet
import time from greenlet import greenlet # 真正的协程模块就是使用greenlet完成的切换 def f1(s): print('第一次f1==>'+s) g2.switch('taibai') #切换到g2这个对象的任务去执行 time.sleep(1) print('第一次f1==>'+s) g2.switch() def f2(s): print('第一次f2==>'+s) g1.switch() time.sleep(1) print('第二次f2==>'+s) g1 = greenlet(f1) #实例化一个greenlet对象,并将任务名称作为参数传进去 g2 = greenlet(f2) g1.switch('alex') #执行g1对象里面的任务,可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要 """ 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。 """
一般在工作中我们都是进程+线程+协程的方式来实现并发，以达到最好的并发效果，如果是4核的cpu，一般起5个进程，每个进程中20个线程（5倍cpu数量），每个线程可以起500个协程，大规模爬取页面的时候，等待网络延迟的时间的时候，我们就可以用协程去实现并发。 并发数量 = 5 * 20 * 500 = 50000个并发，这是一般一个4cpu的机器最大的并发数。nginx在负载均衡的时候最大承载量就是5w个。
gevent模块(重点)
#安装==>在终端输入以下代码 pip3 install gevent
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 import time import threading # 遇到IO阻塞时会自动切换任务 def f1(name): print(f'{name}==第一次f1') print(threading.current_thread().getName()) # DummyThread-1 假线程，虚拟线程 # gevent.sleep(1) # gevent默认可以识别的io阻塞 time.sleep(2) # 加上mokey就能够识别到time模块的sleep了 print(f'{name}==第二次f1') return name def f2(name): print(threading.current_thread().getName()) # DummyThread-2 print(f'{name}==第一次f2') # gevent.sleep(2) time.sleep(2) # 来回切换，直到一个I/O的时间结束，这里都是我们的gevent做得，不再是控制不了的操作系统了。 print(f'{name}==第二次f2') s = time.time() g1 = gevent.spawn(f1,'alex') #异步提交了f1任务 g2 = gevent.spawn(f2,name='egon') #创建一个协程对象g2，spawn括号内第一个参数是函数名，如f2，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f2的，spawn是异步提交任务 # 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 gevent.joinall([g1,g2]) # 这里等价于上述join两步合作一步 print(g1.value)#拿到func1的返回值 e = time.time() print('执行时间:',e-s) # 测试执行时间 print('主程序任务') """ 结果: alex==第一次f1 DummyThread-1 DummyThread-2 egon==第一次f2 alex==第二次f1 egon==第二次f2 alex 执行时间: 2.004991054534912 主程序任务 """ ''' # spawn是类方法,参数是万能的 @classmethod def spawn(cls, *args, **kwargs): # 万能形参==>实参可以随便传入 g = cls(*args, **kwargs) g.start() return g ''' # 我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2，查看的结果为DummyThread-n，即假线程，虚拟线程，其实都在一个线程里面 # 进程线程的任务切换是由操作系统自行切换的，你自己不能控制 # 协程是通过自己的程序（代码）来进行切换的，自己能够控制，只有遇到协程模块能够识别的IO操作的时候，程序才会进行任务切换，实现并发效果，如果所有程序都没有IO操作，那么就基本属于串行执行了。
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。 """ # 结果: Synchronous:同步,一个一个的打印 Task 0 done Task 1 done Task 2 done Task 3 done Task 4 done Task 5 done Task 6 done Task 7 done Task 8 done Task 9 done Asynchronous:异步,一起打印 Task 0 done Task 1 done Task 2 done Task 3 done Task 4 done Task 5 done Task 6 done Task 7 done Task 8 done Task 9 done """
今日内容回顾:
1,线程的其他方法
Threading.current_thread() #当前线程对象
GetName() 获取线程名
Ident 获取线程id
Threading.Enumerate() #当前正在运行的线程对象的一个列表
Threading.active_count() #当前正在运行的线程数量
2,线程队列(重点)
Import queue
先进先出队列:queue.Queue(3)
先进后出后进先出队列:queue.LifoQueue(3)
优先级队列:queue.priorityQueue(3)
Put的数据是一个元组,元组的第一个参数是优先级数字,数字越小优先级越高,越先被get到被取出来,第二个参数是put进去的值,如果说优先级相同,那么值别忘了应该是相同的数据类型,字典不行
3,线程池
From concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
P = ThreadPoolExecutor(4) #默认的线程个数是cpu个数 * 5
P = ProcessPoolExecutor(4) #默认的进程个数是cpu个数
P.map(f1,可迭代的对象) #异步执行
Def f1(n1,n2):
Print(n1,n2)
P.submit(f1,11,12) #异步提交任务
Res = P.submit(f1,11,12)
Res.result() #和get方法一样,如果没有结果,会等待,阻塞程序
Shutdown() #close+join,锁定线程池,等待线程池中所有已经提交的任务全部执行完毕
今日作业
- 多线程实现 一个socket并发聊天,就是一个服务端同时与多个客户端进行沟通
- 写一个简易的socketserver
- 通过线程池做爬虫,通过回调函数来清洗爬取回来的数据,简单写,就是将爬取回来的网页内容,通过正则来匹配一些其中的内容,匹配其中的链接网址
明天默写:
- 线程池的方法
- Gevent模块的写法