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一、queue 二、线程 基本使用 线程锁 自定义线程池 生产者消费者模型（队列） 三、进程 基本使用 进程锁 进程数据共享 默认数据不共享 queues array Manager.dict 进程池 PS: IO密集型-多线程 计算密集型 - 多进程 四、协程 原理：利用一个线程，分解一个线程成为多个“微线程”==》程序级别 greenlet gevent pip3 install gevent
一、queue
1.1 queue用法
# 先进先出队列
# put放数据，是否阻塞，阻塞时的超时事件
# get取数据（默认阻塞），是否阻塞，阻塞时的超时事件
# 队列的最大长度：queue.Queue(2) 里面的数字
# qsize()真实个数
# maxsize 最大支持的个数
# join,task_done,阻塞进程，当队列中任务执行完毕之后，不再阻塞
import queue q = queue.Queue(2) # q = queue.Queue()如果没有参数的话，就是可以放无限多的数据。 print(q.empty()) # 返回队列是否为空，空则为True，此处为True q.put(11) q.put(22) print(q.empty()) # 此处为False print(q.qsize()) # 返回队列中现在有多少元素 # q.put(22) # q.put(33,block=False) # 如果队列最大能放2个元素，这时候放了第三个，默认是阻塞的，block=False，如果就会报错：queue.Full # q.put(33,block=True,timeout=2) # 设置为阻塞，如果timeout设置的时间之内，还没有人来取，则就会报错：queue.Full print(q.get()) print(q.get()) print(q.get(timeout=2)) # 队列里的数据已经取完了，如果再取就会阻塞，这里timeout时间2秒，就是等待2秒，队列里还没有数据就报错：queue.Empty
1.2 queue.join
# join：实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作，否则就一直阻塞，不是说get取完了，就不阻塞了，而是每次get之后，
# 要执行：task_done 告诉一声已经取过了，等队列为空，join才不阻塞。
下面的程序是阻塞的
q = queue.Queue(5) q.put(123) q.put(456) q.get() # q.task_done() q.get() # q.task_done() # 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号 q.join()
下面的程序是不阻塞的：
q = queue.Queue(5) q.put(123) q.put(456) q.get() q.task_done() q.get() q.task_done() # 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号 q.join()
1.3 其他队列
import queue
# queue.Queue，先进先出队列
# queue.LifoQueue，后进先出队列
# queue.PriorityQueue，优先级队列
# queue.deque，双向对队
# queue.Queue(2) 先进先出队列
# put放数据，是否阻塞，阻塞时的超时事件
# get取数据（默认阻塞）,是否阻塞，阻塞时的超时事件
# qsize()真实个数
# maxsize 最大支持的个数
# join,task_done，阻塞进程，当队列中任务执行完毕之后，不再阻塞
import queue # q = queue.Queue(2) 先进先出队列 # q = queue.LifoQueue() 后进先出队列 # q = queue.PriorityQueue() 优先级队列 # q = queue.deque() 双向队列 q = queue.LifoQueue() q.put(123) q.put(456) # 打印；456 print(q.get()) # 优先级最小的拿出来 # 如果优先级一样，则是谁先放，就先取出谁 q = queue.PriorityQueue() q.put((1,'alex1')) q.put((1,'alex2')) q.put((1,'alex3')) q.put((3,'alex3')) # (1, 'alex1') print(q.get()) q = queue.deque() q.append(123) q.append(333) q.appendleft(456) # deque([456, 123, 333]) print(q) # 打印：456 print(q[0]) q.pop() # 从右边删除 # deque([456, 123]) print(q) q.popleft() # 从左边删除
python的队列是在内存里创建的，python的进程退出了，则队列也清空了。
二、生产者消费者模型（队列）
1）生产者消费者模型的作用：
1、解决阻塞
2、就是解耦，修改生产者，不会影响消费者，反之亦然。
2）在生产环境，用生产者消费者模型，就可以解决：
1、处理瞬时并发的请求问题。瞬时的连接数就不会占满。所以服务器就不会挂了。
2、客户端提交一个请求，不用等待处理完毕，可以在页面上做别的事情。
2.1）如果不用队列存数据，服务端通过多线程来处理数据：
用户往队列存数据，服务器从队列里取数据。
没有队列的话，就跟最大连接数有关系，每个服务器就有最大连接数。
客户端要获取服务器放回，服务器要查、修改数据库或修改文件，要2分钟，那客户端就要挂起链接2分钟，2万个连接一半都要挂起，服务器就崩溃了。
如果没有队列，第一个用户发来请求，连上服务器，占用连接，等待2分钟。
第二个人来也要占用2分钟。
web服务器
如果要处理并发，有10万并发，如果：一台机器接收一个连接，需要10万个机器，等待2分钟就处理完了。
2.2）把请求放在队列的好处
用户发来请求，把请求放到队列里，可以让连接马上断开，不会阻塞，就不占用服务器的连接数了。如果看到订单处理了没，就要打开另外一个页面，查看请求是否处理。
服务器查询处理任务的时候，每个才花2分钟，服务器耗时是没有减少的。
但是这样做，客户端就不会持续的占用连接了。那瞬时的连接数就不会占满。所以服务器就不会挂了。
但是后台要处理10万个请求，也需要50台服务器。并不会减少服务器数量。
这样就能处理瞬时并发的请求问题。
服务器只是处理请求，是修改数据库的值，不是告诉客户端。而是客户端再发来请求，查询数据库已经修改的内容。
提交订单之后，把这个订单扔给队列，程序返回“正在处理”，就不等待了，然后断开这个连接，你可以在页面里做别的事情，不用一直等待订单处理完。这样就不影响服务器的最大连接数。在页面帮你发起一个alax请求，url，不停的请求（可能是定时器），我的订单成功没有，我的订单成功没有，如果订单成功了，就自动返回页面：订单成功
如果不用队列的话，一个请求就占用一个服务器，等待的人特别多，等待连接的个数太多了。服务器就挂掉了。
队列就没有最大个数限制，把请求发给队列了，然后http链接就断开了，就不用等待了。
12306买票的时候，下次再来请求的时候，就会告诉你，前面排了几个人。
3）python queue的特点：
python的queue是内存级别的。rabbitmq可以把队列发到别的服务器上处理。
所以python里的queue不能持久化，但是rabbitmq可以持久化。
queue.Queue()这样写，队列就没有最大个数限制。queue.Queue(5)就是说队列里最多能放5个值
4）生产者消费者代码示例：
import time,random import queue,threading q = queue.Queue() def Producer(name): count =0 while True: time.sleep(random.randrange(3)) if q.qsize()<3: # 只要盘子里小于3个包子，厨师就开始做包子 q.put(count) print("Producer %s has produced %s baozi.." %(name,count)) count += 1 def Consumer(name): count =0 while True: time.sleep(random.randrange(4)) if not q.empty(): # 只要盘子里有包子，顾客就要吃。 data = q.get() print(data) print(' 33[32;1mConsumer %s has eat %s baozi... 33[0m' % (name,data)) else: # 盘子里没有包子 print("---no baozi anymore----") count+=1 p1 = threading.Thread(target=Producer,args=('A',)) c1 = threading.Thread(target=Consumer,args=('B',)) c2 = threading.Thread(target=Consumer,args=('C',)) p1.start() c1.start() c2.start() ''' 当你设计复杂程序的时候，就可以用生产者消费者模型，来松耦合你的代码,也可以减少阻塞。 '''
三、线程锁
3.1 Lock，RLock
Lock只能锁一次，RLock可以递归多层，Lock不支持多层锁嵌套，我们一般用RLOCK
import threading import time NUM = 10 def func(lock): global NUM # 上锁 lock.acquire() lock.acquire() NUM -= 1 time.sleep(2) print(NUM) # 开锁 lock.release() lock.release() # Lock = threading.Lock() # 不支持嵌套锁，一般不用 RLock = threading.RLock() # 一般用RLock，支持嵌套锁。 for i in range(10): t = threading.Thread(target=func,args=(RLock,)) t.start() ''' 死锁： 就是你也抢资源，我也抢资源，谁也抢不走就是死锁。 如果是python，就是Lock，弄成嵌套锁，不支持，则变成死锁。 解决办法： 用RLock，支持嵌套锁 '''
3.2 信号量 BoundedSemaphore
如果用线程锁，一次只允许一个进入，如果用信号量可以允许同时多少个一起进入。
每次5个线程同时执行，可能就会同时修改一个值。
import threading import time NUM = 10 def func(i,lock): global NUM # 上锁 lock.acquire() # 总共30个 一次执行5个 25个，依次类推：20,15。。。 NUM -= 1 time.sleep(2) print('NUM:',str(NUM),'i:',i) # 开锁 lock.release() # Lock = threading.Lock() # 不支持嵌套锁，一般不用 # RLock = threading.RLock() # 一般用RLock，支持嵌套锁。 lock = threading.BoundedSemaphore(5) # 参数是每次执行几个线程 for i in range(30): t = threading.Thread(target=func,args=(i,lock,)) t.start()
''' 打印： NUM: 5 i: 2 NUM: 4 i: 0 NUM: 4 i: 4 NUM: 2 i: 3 NUM: 1 i: 1 NUM: 0 i: 6 NUM: 0 i: 5 NUM: -2 i: 7 NUM: -2 i: 8 NUM: -4 i: 9 NUM: -5 i: 10 NUM: -6 i: 11 NUM: -7 i: 12 NUM: -8 i: 13 NUM: -9 i: 14 NUM: -10 i: 15 NUM: -10 i: 16 NUM: -10 i: 18 NUM: -10 i: 17 NUM: -10 i: 19 '''
3.3 event红绿灯
要么全部阻塞（红灯），要么全部放开（绿灯）
import threading def func(i,e): print(i) # 10个线程并发打印：0-9 ，然后到wait的时候，就开始检测是什么灯 e.wait() # 检测是什么灯，如果是红灯，停；绿灯，行 print(i+100) event = threading.Event() for i in range(10): t = threading.Thread(target=func,args=(i,event)) t.start() event.clear() # 设置成红灯 inp = input('>>>') if inp == "1": event.set() #设置成绿灯
打印： 默认是红灯 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>>1 # 输入1，表示绿灯，就继续执行 102 103 106 107 100 101 104 105 108 109
3.4 线程锁条件-condition1
Lock,RLock：线程锁使用场景：
Lock,RLock是多个用户同时修改一份数据，可能会出现脏数据，数据就会乱，就加互斥锁，一次只能让一个人修改数据，就能解决。
condition，event，BoundedSemaphore 使用场景：
如果写了个爬虫，在建立数据库连接，线程就等着，什么能数据库能用了，就开通线程，再爬虫。
event是kua一下，全走了。
notify维护一个队列，传几个，就只能出去几次。
import threading def func(i, con): print(i) con.acquire() con.wait() print(i + 100) con.release() c = threading.Condition() for i in range(10): t = threading.Thread(target=func, args=(i, c,)) t.start() while True: inp = input(">>>") if inp == 'q': break c.acquire() c.notify(int(inp)) c.release()
打印 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>>1 # 只让1个线程运行 >>>100 2 # 再放出去2个线程 >>>102 101 3 # 再放出去3个线程 >>>103 104 105 4 # 再放出去4个线程，此时10个已经执行了 >>>108 109 106 107 5 # 再输入5，又进入while循环 提示输入：>>> >>>q # 输入q就退出循环了。 Process finished with exit code 0
3.5 线程锁条件-condition2
con.wait_for里传一个函数名当参数，返回布尔值，是True，就执行下面的代码。反之，就不执行。
无论是否返回True，都是用了一个线程。
import threading def condition(): ret = False r = input('>>>') if r == 'true': ret = True else: ret = False return ret def func(i,con): print(i) con.acquire() con.wait_for(condition) # 只能一个一个过 print(i+100) con.release() c = threading.Condition() for i in range(10): t = threading.Thread(target=func, args=(i,c,)) t.start()
''' 打印： 0 >>>1 2 3 4 5 6 7 8 9 s # 第0个线程, 虽然没返回True，没有答应101，但是还是使用了一个线程了。 >>>w # 第1个线程 >>>e # 第2个线程 >>>true # 第3个线程 103 >>>true 104 >>>true 105 >>>true 106 >>>true 107 >>>true 108 >>>true # 第10个线程 109 true # 线程执行完毕，一直等待，就一直阻塞 true w '''
3.6 线程锁定时器
from threading import Timer def hello(): print("hello, world") t = Timer(1, hello) # 等1秒，执行hello t.start() # after 1 seconds, "hello, world" will be printed
四、自定义线程池
4.1 自定义线程池基础版
import queue import threading import time class TheadPool: def __init__(self,maxsize = 5): self.maxsize = maxsize self._q = queue.Queue(maxsize) for i in range(maxsize): # 1、初始化的时候，先往队列里放5个线程 self._q.put(threading.Thread) # 【threading.Thread, threading.Thread, threading.Thread, threading.Thread】 def get_thread(self): return self._q.get() def add_thread(self): self._q.put(threading.Thread) pool = TheadPool(5) def task(arg,p): # 2、线程并发执行，5个线程在瞬间（1秒钟之内）从队列里取出5个（执行get_thread()方法） # 5个线程在瞬间打印0-4，就是i print(arg) time.sleep(1) # 3、停了5秒 p.add_thread() # 4、5个线程执行：队列添加线程（因为是5个线程执行，一个线程添加一个，队列总共是5个线程） for i in range(20): # 5、然后这样先取走5个，再put5个，然后打印i，就会出现：第一次打印：0-4，然后是：5-9,10-14,15-19 # threading.Thread类 t = pool.get_thread() obj = t(target=task,args=(i,pool,)) obj.start()
这个程序的问题：
线程没有被重用，线程一下开到最大（浪费）
打印： 第一次打印：0-4，然后是：5-9,10-14,15-19 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
4.2 自定义线程池
4.2.1 自定义线程池思路
不要把队列里放线程，而是放任务，开三个线程来从队列里取任务，如果都取完了，就会阻塞
方法1：
设置超时时间
方法2：
往队列尾部，加三个空值，如果取得是空值，则终止线程。
没有空闲线程，并且已经创建的线程小于最大的线程数，这样才会创建线程。
4.2.2 出现的问题
注意；之前的自定义线程池，如果定义queue的最多能放值的个数，pool = ThreadPool(5,5)
terminate就不好使了。
有的时候会一直阻塞，因为队列里已经有5个了，再往里面put一个，就超出queue里最大的个数。
解决办法是：
加上这一行
4.2.3自定义线程池代码
import queue import threading import contextlib import time StopEvent = object() RUN = 0 # 定义线程池的三种状态 CLOSE = 1 TERMINATE = 2 iNum=0 ''' 开启最大个数为5个的队列， ''' class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num, max_task_num = None): if max_task_num: # 如果传了最大队列数，就设置，否则就是无限大。 self.q = queue.Queue(max_task_num) else: self.q = queue.Queue() self.max_num = max_num # 设置最大线程数 self.cancel = False # 假如已经执行close了，就不再执行任务，生成线程处理了 self.generate_list = [] # 已经生成的线程数列表 self.free_list = [] # 空闲的线程数列表 self._state = RUN def run(self, func, args, callback=None): """ 线程池执行一个任务 :param func: 任务函数 :param args: 任务函数所需参数 :param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数） :return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None """ if self.cancel: # 假如已经执行close了，就不再执行任务，生成线程处理了 return if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num: # 假如空闲的线程列表为空，并且已经生成的线程数小于最大线程数 self.generate_thread() # 创建线程 w = (func, args, callback,) # 把当前任务放入队列，也就是run循环了300次，就有300个任务放入队列 self.q.put(w) # 注意：队列数是多少个，就要开启几个线程，因为当要关闭的线程池时， # 要把空对象加到队列。线程判断获取到是空对象（此时已经把queue里的任务都取完了）就关闭线程。 global iNum iNum+=1 # print('qsize:',str(self.q.qsize())) def generate_thread(self): """ 创建一个线程 """ t = threading.Thread(target=self.call) # 执行call函数 t.start() def call(self): """ 循环去获取任务函数并执行任务函数 """ current_thread = threading.currentThread # 获取当前线程 self.generate_list.append(current_thread) # 把当前线程加入到已经生成线程列表 event = self.q.get() # 从队列里取一个任务 while event != StopEvent: # 假如 这个任务不是空对象 func, arguments, callback = event # 传进去的任务是个元组，由函数，参数，回调函数组成。 try: result = func(*arguments) # 执行任务，返回result success = True # 执行成功，返回状态为True except Exception as e: success = False result = None else: if callback is not None: # 假如有回调函数 try: callback(success, result) # 把状态和返回值传给回调函数执行 except Exception as e: pass # 执行worker_state函数，空闲线程列表里是否加入个线程。在yield处执行with下的代码 with self.worker_state(self.free_list, current_thread): if self._state == TERMINATE: # 假如线程池状态是TERMINATE print(11111111111111111111111) event = StopEvent # 就把当前任务赋值为空对象，while循环不满足，这样就走else的内容 else: event = self.q.get() # 如果不是TERMINATE状态，则把当前任务赋给event对象 else: # 如果while循环不满足，或者while循环完了，没有break，就执行else内容。 self.generate_list.remove(current_thread) # 队列获取到了空对象，就关闭线程（从列表中移除当前的线程） print(len(self.generate_list)) def close(self): # 先执行close(),再执行join() """ 执行完所有的任务后，所有线程停止 """ if self._state == RUN: self._state = CLOSE self.cancel = True full_size = len(self.generate_list) # 查看已经生成的线程数个数 while full_size: self.q.put(StopEvent) # 往队列尾部加上一个空对象，由于队列是先进先出的，所以空对象是最后获取的，通过空对象就能关闭线程。 full_size -= 1 # 循环的次数为生成的线程的总个数 def terminate(self): # 直接执行terminate() """ 无论是否还有任务，终止线程 """ self._state = TERMINATE print("len:",str(len(self.generate_list))) while self.generate_list: # 假如线程列表不为空，就往队列里加上空对象 print('q.qsize():',str(self.q.qsize())) self.q.get() self.q.put(StopEvent) # self.q = queue.Queue() print(self.q.empty()) # 查看队列是否为空，相当于q.size==0 print('------------'+str(self.q.qsize())) def join(self): # CLOSE和join结合用 """Waits until all outstanding tasks have been completed.""" assert self._state in (CLOSE,) delay = 0.0005 if self._state==CLOSE: while self.q.qsize() > 0: delay = min(delay * 2, .05) @contextlib.contextmanager # 上下文管理器 def worker_state(self, state_list, worker_thread): # 传入的是空闲线程列表和当前线程 """ 用于记录线程中正在等待的线程数 """ state_list.append(worker_thread) # 把当前线程加到空闲线程里，yield前面的代码相当于执行__enter__, try: yield # yield是执行with worker_state下的代码， finally: # yield后面的代码相当于执行__exit__ state_list.remove(worker_thread) # 执行完一个queue的所有任务了，就移除这个线程了。因为一个队列对应着一个线程。 pool = ThreadPool(5,5) def callback(status, result): # status, execute action status # result, execute action return value pass def action(i): print(i) for i in range(200): ret = pool.run(action, (i,), callback) pool.terminate() # pool.close() # pool.join() print(1234234523452345234523452345234523452345234523455) # time.sleep(1) print(pool.q.qsize()) print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list)) print('iNum:',iNum) # print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
五、进程之间的数据共享
5.1 多进程
在windows里加main才能执行，如果在linux不加main可以执行。
在windows下，如果在程序里，不方便加main，只能放弃了。
from multiprocessing import Process def foo(i): print('say hi',i) if __name__ == '__main__': for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,)) p.start()
5.2 daemon加join 主线程是否等子线程
主线程执行完，子线程是否终止掉？
5.2.1 默认是不等的
from multiprocessing import Process def foo(i): print('say hi',i) if __name__ == '__main__': for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,)) # p.daemon = True p.start() # p.join() print(123456)
''' 打印： 123456 say hi 3 say hi 1 say hi 6 say hi 2 say hi 9 say hi 7 say hi 0 say hi 5 say hi 4 say hi 8 '''
5.2.2 daemon+join等子线程
from multiprocessing import Process def foo(i): print('say hi',i) if __name__ == '__main__': for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,)) p.daemon = True p.start() p.join() print(123456)
''' 打印： say hi 0 say hi 1 say hi 2 say hi 3 say hi 4 say hi 5 say hi 6 say hi 7 say hi 8 say hi 9 123456 '''
5.3 进程默认数据不共享
5.3.1 线程中数据共享
这个例子是单线程，数据是共享的，无论单线程还是多线程都是共享的。
from multiprocessing import Process import multiprocessing def foo(i,li): li.append(i) print('say hi',i,li) if __name__ == '__main__': li = [] for i in range(10): # p = Process(target=foo,args=(i,li)) foo(i,li) # p.daemon = True # p.start() # p.join()
''' 正常的执行结果打印：最后是数组里有10个数 say hi 0 [0] say hi 1 [0, 1] say hi 2 [0, 1, 2] say hi 3 [0, 1, 2, 3] say hi 4 [0, 1, 2, 3, 4] say hi 5 [0, 1, 2, 3, 4, 5] say hi 6 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] say hi 7 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] say hi 8 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] say hi 9 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] '''
5.3.2 进程默认数据不共享
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'WangQiaomei' from multiprocessing import Process import multiprocessing def foo(i,li): li.append(i) print('say hi',i,li) if __name__ == '__main__': li = [] for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,li)) # foo(i,li) # p.daemon = True p.start() # p.join()
''' 正常的执行结果打印：最后是数组里有10个数，但是多进程最后数组里只有9 say hi 0 [0] say hi 1 [1] say hi 2 [2] say hi 3 [3] say hi 4 [4] say hi 5 [5] say hi 6 [6] say hi 7 [7] say hi 8 [8] say hi 9 [9] '''
5.4 queues实现：进程之间数据共享
from multiprocessing import Process from multiprocessing import queues import multiprocessing def foo(i,arg): arg.put(i) print('say hi',i,arg.qsize()) if __name__ == '__main__': # li =[] li = queues.Queue(20,ctx=multiprocessing) for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,li,)) # p.daemon = True p.start() # p.join()
''' 打印： say hi 1 1 say hi 5 3 say hi 0 5 say hi 3 6 say hi 7 7 say hi 6 7 say hi 2 7 say hi 9 9 say hi 4 9 say hi 8 10 '''
5.5数组和列表的区别：
数组和列表的特点比较：
1、数组类型一定：
数组只要定义好了，类型必须是一致的
python里列表里，可以放字符串也可以放数字。
2、数组个数一定：
创建数组的时候，就要指定数组多大，比如数组是10，再添加11个，就会报错
列表是动态的，个数不一定。
数组和列表的相邻元素的内存位置比较：
python的列表是基于c来实现。
python的列表相邻的两个元素在内存里，不一定挨着。是用链表实现的。
因为个数不限制，开始是10个长度，所以可能第11个被占用了。
每个元素，记录上一个和下一个的位置在哪里。可以找到位置。
字符串和int类型的占用内存的位置大小肯定不一样。所以数组，不只是长度一样，类型也要一样。
对于数组的话，相邻的元素是挨着的。
数组是int类型，并且长度是确定的。所以是相邻的。
数组的内存地址是连续的，列表不是，就是链表，链表是每个元素记录上一个位置和下一个位置在哪里。
如图，内存中：数组是黑框位置，列表是分散的分布：
5.6 数组实现：进程之间数据共享
from multiprocessing import Process from multiprocessing import queues import multiprocessing from multiprocessing import Array def foo(i,arg): # arg.put(i) # print('say hi',i,arg.qszie()) arg[i] = i + 100 for item in arg: print(item) print("====================") if __name__ == '__main__': # li =[] # li = queues.Queue(20,ctx=multiprocessing) li = Array('i',5) for i in range(5): p = Process(target=foo,args=(i,li,)) # p.daemon = True p.start() # p.join()
''' 打印： 0 0 102 0 0 ==================== 0 101 102 0 0 ==================== 0 101 102 103 0 ==================== 100 101 102 103 0 ==================== 100 101 102 103 104 ==================== '''
注意：Array的参数，写了i，就只能放数字：
5.7 dict实现：进程之间数据共享
用Manager()对象创建一个特殊的字典。
For循环创建了多个进程，每个进程都可以利用dict。
dict.values()就是获取它所有的值，
如果字典获取的值是递增的，说明数据是共享的。
5.7.1 AttributeError:'ForkAwareLocal' object has no attribute 'connection'
如果把join注释就会报错：
报错：
conn = self._tls.connection
AttributeError: 'ForkAwareLocal' object has no attribute 'connection'
from multiprocessing import Process import multiprocessing from multiprocessing import Manager def foo(i,arg): arg[i] = i + 100 print(arg.values()) if __name__ == '__main__': obj = Manager() li = obj.dict() for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,li,)) p.start() # p.join() # 方式1 # 方式2 # import time # time.sleep(10)
原因是：
li = obj.dict()是在主进程创建的
for循环里创建的是子进程，子进程是修改主进程：arg[i] = i + 100（arg就是li）
主进程和子进程都在执行，主进程里有个字典，子进程要修改这个字典。
进程和进程之间要通信的话，需要创建连接的。相当于两边都写上一个socket，进程之间通过连接进行操作。
主进程执行到底部，说明执行完了，会把它里面的连接断开了。
主进程把连接断开了，子进程就连接不上主进程。
如果在底部写停10秒，主进程就停止下来，并没有执行完。主进程没有执行完，连接还没有断开，那子进程就可以连接它了。
5.7.2 解决方法1：停10秒（不建议）
from multiprocessing import Process import multiprocessing from multiprocessing import Manager def foo(i,arg): arg[i] = i + 100 print(arg.values()) if __name__ == '__main__': obj = Manager() li = obj.dict() for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,li,)) p.start() # p.join() # 方式1 # 方式2 import time time.sleep(10)
打印： [102] [102, 105] [102, 103, 105] [102, 103, 105, 107] [109, 102, 103, 105, 107] [101, 102, 103, 105, 107, 109] [101, 102, 103, 105, 106, 107, 109] [101, 102, 103, 105, 106, 107, 108, 109] [100, 101, 102, 103, 105, 106, 107, 108, 109] [100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]
5.7.3测试：
如果把sleep(10)改成sleep(0.1),那么只会打印前面几行，然后又报之前的错误
打印：
[102]
[102, 105]
[102, 103, 105]
[102, 103, 105, 107]
接着报错：
conn = self._tls.connection
AttributeError: 'ForkAwareLocal' object has no attribute 'connection'
5.7.4 解决办法2：用join
p.join()
所以使用多进程的常规方法是，先调用start启动进程，再调用join要求主进程等待当前子进程的结束。
join是用来阻塞当前线程的，每次循环：p.start()之后，p就提示主线程，需要等待p结束才向下执行，那主线程就乖乖的等着啦。
from multiprocessing import Process import multiprocessing from multiprocessing import Manager def foo(i,arg): arg[i] = i + 100 print(arg.values()) if __name__ == '__main__': obj = Manager() li = obj.dict() for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,li,)) p.start() p.join() # 方式1: # 方式2 # import time # time.sleep(10)
打印： [102] [102, 105] [102, 103, 105] [102, 103, 105, 107] [109, 102, 103, 105, 107] [101, 102, 103, 105, 107, 109] [101, 102, 103, 105, 106, 107, 109] [101, 102, 103, 105, 106, 107, 108, 109] [100, 101, 102, 103, 105, 106, 107, 108, 109] [100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]
5.7.5 总结：进程之间共享的方式：
queues,数组和字典的方式
dict对类型没有限制，跟使用字典是一模一样的。用数组则限制了数据类型。
进程和进程之间要通信，是要连接的。
主进程执行到底部了，就执行完了，就把连接断开了。子进程就连不上主进程了。
六、进程
6.1 进程锁
没有锁，多个进程就会一起修改数据：
from multiprocessing import Process from multiprocessing import queues from multiprocessing import Array from multiprocessing import RLock, Lock, Event, Condition, Semaphore import multiprocessing import time def foo(i,lis): lis[0] = lis[0] - 1 # 因为停1秒，在1秒之内，10个进程都已经修改了数据。 time.sleep(1) # 停1秒前全都修改完 print('say hi',lis[0]) # 打印的全是0 if __name__ == "__main__": # li = [] li = Array('i', 1) li[0] = 10 for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,li)) p.start()
''' 打印： say hi 0 say hi 0 say hi 0 say hi 0 say hi 0 say hi 0 say hi 0 say hi 0 say hi 0 say hi 0 '''
加把锁就把进程锁住了，同一时间只有一个进程可以运行，其他都等着。
RLock, Lock, Event, Condition, Semaphore # 这些方法跟线程的使用方法是一样的
from multiprocessing import Process from multiprocessing import queues from multiprocessing import Array from multiprocessing import RLock, Lock, Event, Condition, Semaphore # 这些方法跟线程的使用方法是一样的 import multiprocessing import time def foo(i,lis,lc): lc.acquire() # 加锁 lis[0] = lis[0] - 1 time.sleep(1) print('say hi',lis[0]) lc.release() # 释放锁 if __name__ == "__main__": # li = [] li = Array('i', 1) li[0] = 10 lock = RLock() for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,li,lock)) p.start()
''' 打印： say hi 9 say hi 8 say hi 7 say hi 6 say hi 5 say hi 4 say hi 3 say hi 2 say hi 1 say hi 0 '''
6.2 进程池
6.2.1 进程池串行-apply
apply从进程池里取进程，然后一个一个执行，第一个进程执行完，第二个进程才执行，进程之间是串行的操作。这样就不是并发操作，没有太大意义。
from multiprocessing import Pool def f1(arg): print(arg) if __name__ == "__main__": pool = Pool(5) for i in range(10): pool.apply(func=f1,args=(i,)) # apply执行函数，传入参数 print('end')
''' 打印： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 end '''
6.2.1 进程池异步-apply_rsync
from multiprocessing import Pool def f1(arg): print(arg) if __name__ == "__main__": pool = Pool(5) for i in range(10): # pool.apply(func=f1,args=(i,)) # apply执行函数，传入参数 pool.apply_async(func=f1,args=(i,)) print('end')
''' 打印： end '''
这10个任务kua一下全执行了，主进程执行到end了。
主进程执行完了，子进程就被终止掉了。
主进程执行完了，就不再等子线程了，如果要等就要设置参数。
多线程线程默认也是，主进程不等子进程，多线程是：daemon=True加join来让他等。
6.3 主线程等子线程
6.3.1 close等子线程全部执行完
join是终止进程，必须要前面执行close或者terminate方法。
执行close，等所有任务（10个）全部执行完，再终止
执行terminate，表示立即终止，不管你当前的任务是否执行完，都立即终止。
from multiprocessing import Pool import time def f1(arg): time.sleep(1) # 加这句是为了看出5个5个执行的效果。 print(arg) if __name__ == "__main__": pool = Pool(5) for i in range(10): # pool.apply(func=f1,args=(i,)) # apply执行函数，传入参数 pool.apply_async(func=f1,args=(i,)) pool.close() pool.join() # join表示：主进程执行到这里的时候，夯住了，等子进程结束的时候，再往下执行。 print('end')
光执行join，会触发下面的断言错误：
assert self._state in (CLOSE, TERMINATE)
join源代码有这句，只有符合这个条件的，才不会报错。
这个条件就是：执行join之前，必须执行close或者terminate方法。
close+join：是等子线程全部执行完了，才继续往下执行。
这是5个5个执行。因为是5个线程同时执行，总共要完成10个任务。
打印： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 end
6.3.2 terminate立即终止
from multiprocessing import Pool import time def f1(arg): time.sleep(1) print(arg) if __name__ == "__main__": pool = Pool(5) for i in range(10): # pool.apply(func=f1,args=(i,)) # apply执行函数，传入参数 pool.apply_async(func=f1,args=(i,)) time.sleep(1.5) pool.terminate() # 立即终止 pool.join() print('end')
光执行join，会触发下面的断言错误：
assert self._state in (CLOSE, TERMINATE)
join源代码有这句，只有符合这个条件的，才不会报错。
这个条件就是：执行join之前，必须执行close或者terminate方法。
terminate+join：是表示立即终止，不管你当前的任务是否执行完，都立即终止。
''' 打印： 0 1 2 3 4 end '''
七、协程
7.1 协程及gevent原理
IO密集型：用多线程+gevent（更好），多线程
计算密集型：用多进程
协程原理：利用一个线程，分解一个线程成为多个“微线程”==>程序级别
如果写爬虫，就访问别的网站，拿别人源码。http请求叫IO请求，用多线程。
假设要访问3个url，创建3个线程，都在等待着，第一个有数据返回就继续执行，以此类推。
在等待过程中，就什么事也没干。
协程的方式。
计算机帮你创建进程、线程。线程是人为创建出来的。用一个线程，一会儿执行这个操作，一会儿执行那个操作。
协程是只用一个线程。程序员利用io多路复用的方式，让协程：
先访问一个url，不等待返回，就再访问第二个url，访问第三个url，然后也在等待。
greenlet本质是实现协程的。
注意：协程本身不高效，协程的本质只是程序员调用的，那为啥gevent这么高效率呢，是因为用了协程（greenlet）+IO多路复用的方式。
是IO多路复用的用法才能高效。所以用的时候就用gevent就好了。
用多线程：假设每爬一个网址需要2秒，3个url，就是3个请求，等待2秒，就可以继续往下走。
如果用gevent，用单线程，单线程应该从上到下执行，用for循环读取3个url，往地址发送url请求，就是IO请求，线程是不等待的。
for循环再拿第二个url，再发第三个url。在这过程中，谁先回来，就处理谁。
资源占用上，多线程占用了3个线程，2秒钟，多线程啥也没干，在等待。gevent在2秒钟，只要发送请求了，接着就想干什么干什么。
7.2 greenlet协程
greenlet切换协程：
from greenlet import greenlet def test1(): print(12) gr2.switch() print(34) gr2.switch() def test2(): print(56) gr1.switch() print(78) gr1 = greenlet(test1) gr2 = greenlet(test2) gr1.switch()
''' 打印： 12 56 34 78 '''
7.3 gevent
greenlet切换协程：
import gevent def foo(): print('Running in foo') # 第1步 gevent.sleep(0) print('Explicit context switch to foo again') # 第3步 def bar(): print('Explicit context to bar') # 第2步 gevent.sleep(0) print('Implicit context switch back to bar') # 第4步 gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])
''' 打印： Running in foo Explicit context to bar Explicit context switch to foo again Implicit context switch back to bar '''
7.3 gevent 切换执行
greenlet切换执行协程的本质是执行如下代码：
import gevent def foo(): print('Running in foo') # 第1步 gevent.sleep(0) print('Explicit context switch to foo again') # 第3步 def bar(): print('Explicit context to bar') # 第2步 gevent.sleep(0) print('Implicit context switch back to bar') # 第4步 gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])
''' 打印： Running in foo Explicit context to bar Explicit context switch to foo again Implicit context switch back to bar '''
但是平常我们用gevent，不用这么麻烦，而是使用下面的代码就好了。
7.4 gevent使用方法
遇到IO操作自动切换：
from gevent import monkey; monkey.patch_all() import gevent import requests # 这个函数是发http请求的 def f(url): print('GET: %s' % url) resp = requests.get(url) data = resp.text # 获取内容 print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url)) gevent.joinall([ gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'), # 创建了一个协程 gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'), # 创建了一个协程 gevent.spawn(f, 'https://github.com/'), # 创建了一个协程 ])
创建了三个协程。总共就一个线程，通过for循环发送三个url请求。然后等待结果，谁先回来，就处理谁。
通过requests.get(url)发送url请求，谁先回来，就拿到数据（data），拿到数据就可以处理数据了。
这都是在一个线程里执行的。
瞬间打印： GET: https://www.python.org/ GET: https://www.yahoo.com/ GET: https://github.com/ 然后等待哪个url先返回，就先打印 47394 bytes received from https://www.python.org/. 25528 bytes received from https://github.com/. 450811 bytes received from https://www.yahoo.com/. '''
gevent的使用场景举例：
1、scrapy框架内部用的gevent。发请求性能比线程高很多。
2、做api（url）监控，把代码发布到哪个url，得自动检测下返回值是不是200，或是指定的状态码。
发布完成之后，就要发送http请求过去检测一下返回的状态码。如果有20个url请求，就用gevent一下全给发了，就没必要创建多个线程，一个线程就足以了，然后配合多进程+gevent，又可以利用多颗cpu的优势了。
monkey.patch_all()是什么？
发送http请求，是request本质上调用socket来发。原来执行http请求，就会通知我一下，执行完了，默认socket是没有这个功能的。这相当于把原来的socket修改了，修改成特殊功能的socket，发送请求如果完事了，会告诉你完事了。
其实内部就是把io请求做了个封装而已。