20、Python之进程，协程，I/O

一、进程

    进程的使用与线程基本差不多，但由于进程之间的资源是无法共享的，从而引发出进程同步，进程通信等一系列的概率，首先我们来看一下，python中创建进程的2中方法。

1、直接调用

import multiprocessing

def run(n):
    print("process %s is runing" % n)
if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=run,args=(1,))
    p.start()

2、集成式调用

import multiprocessing

class MyProcess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self,process_name):
        self.__process_name = process_name
        super(MyProcess,self).__init__()
    def run(self):
        print("%s is running" % self.__process_name)
if __name__ == '__main__':
    p = MyProcess("myprocess")
    p.start()

关于进程的其他用法与线程基本一样，这里不再啰嗦。

    进程间的通信

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：

1、进程Queue。用法与线程的使用一样，但该为进程的Queue，与线程的Queue不同

#Author gwx
import multiprocessing
from multiprocessing import Queue
# from queue import Queue #这个导入的线程的队列
class MyProcess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self,process_name,q):
        self.__process_name = process_name
        self.__q = q
        super(MyProcess,self).__init__()
    def run(self):
        self.__q.put(self.__process_name)

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    q.put("mainprocess")
    p1 = MyProcess("myprocess",q)
    p2 = MyProcess("yourprocess",q)
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    while q.qsize() > 0:
        print(q.get())

线程的queue是可以随时访问的，但进程的不可以的，所以进程的Queue是专门解决这个问题的，其本质上如图所示。

 进程1和进程2进行操作queue时，都会取第三方内存中queue的数据，操作完之后再将数据的备份放回第三方内存中，本质上是以第三方的队列做一个桥梁，咱们后面学习到的rabbitMQ也是这个原理。

2、管道（Pipe）。Pipe也可以用于进程之间的通信，需要通信的2个进程分别位于管道的2端，通过send和recv方法进行发收数据。

from multiprocessing import Process,Pipe

def run(conn):
    conn.send("你好，我是子进程")
    print(conn.recv())
if __name__ == '__main__':
    parent_conn,child_conn = Pipe()
    parent_conn.send("你好我是父进程")
    p = Process(target=run,args=(child_conn,))
    p.start()
    p.join()
    print(parent_conn.recv())

3、Managers。该类也能用于进程之间的通信，用法如下：

from multiprocessing import Process,Manager
import os
def run(d,l):
    d[os.getpid()] = os.getpid()
    l.append(os.getpid())
if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        manager = Manager()
        d = manager.dict()
        l = manager.list()

        p_list = []
        for i in range(10):
            p = Process(target=run,args=(d,l))
            p.start()
            p_list.append(p)
        for pp in p_list:
            pp.join()
        print(d)
        print(l)

    进程同步

我们说进程之间的内存空间是不可以相互访问的，所以对于内存空间而言，进程之前是不存在加锁这一说法的，但是对于I/O而言，它对于所有进程来说是共享资源，需要加锁，当然这里的锁引用的也是进程的锁而不是线程的锁，案例如下：

from multiprocessing import Process,Lock

def run(l):
    l.acquire()
    print("hello multiprocessing")
    l.release()
if __name__ == '__main__':
    l = Lock()
    for i in range(10):
        p = Process(target=run,args=(l,))
        p.start()

    进程池

进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。

进程池中有两个方法：

• apply  
• apply_async

from multiprocessing import Process,Pool
import time
def run(i):
    print("hello multiprocessing",i)
    time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(5)
    for i in range(10):
        # pool.apply(run,args=(i,))
        pool.apply_async(run,args=(i,))
    pool.close()
    pool.join()  #这块不知道为啥

二、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：

• 无需线程上下文切换的开销
• 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。
• 方便切换控制流，简化编程模型
• 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。

缺点：

• 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。
• 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序

一个标准的协程应该符合以下几点：

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. 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程

    Greenlet：greenlet是一个用C实现的协程模块，相比与python自带的yield，它可以使你在任意函数之间随意切换，使用方法如下：

from greenlet import greenlet

def test1():
    print("11111111")
    gr2.switch()
    print("33333333")
    gr2.switch()
def test2():
    print("22222222")
    gr1.switch()
    print("44444444")

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()

看上面的例子发现，greenlet不能实现自动切换，每次都需要switch来进行切换。

    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。使用方法如下：

import gevent

def test1():
    print("11111111")
    gevent.sleep(2)
    print("33333333")
def test2():
    print("22222222")
    gevent.sleep(1)
    print("44444444")

gevent.joinall([gevent.spawn(test1),gevent.spawn(test2)])

      joinall就是等待多个协程执行完毕。

     使用协程对性能的提升情况，看下面这段代码。

import gevent

def task(pid):
    gevent.sleep(0.5)
    print('Task %s done' % pid)

def synchronous():
    for i in range(1, 10):
        task(i)


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


print('Synchronous:')
synchronous()

print('Asynchronous:')
asynchronous()

    一个简单的爬虫小程序

from urllib import request
import gevent
from gevent import monkey

monkey.patch_all() #把当前所有的程序的io操作给我单独的做上记号
def f(url):
    print("Get:%s" % url)
    resp = request.urlopen(url)
    with open("url.html","wb") as file:
        for line in resp.readlines():
            file.write(line)

gevent.joinall([
    gevent.spawn(f,"http://www.cnblogs.com/win0211/category/1154652.html"),
    gevent.spawn(f,"http://www.cnblogs.com/win0211/p/8549921.html")
              ])

    使用多协程实现socket并发。

服务端代码：

import socket
from gevent import monkey
import gevent

monkey.patch_all()#告诉编译器采用多协程的方式处理
def sever_handle(conn):
    while True:
        data = conn.recv(1024)
        print(data)
        conn.send(data)
    conn.close()

server = socket.socket()
server.bind(("localhost",100))
while True:
    server.listen()
    conn,addre = server.accept()
    gevent_handle = gevent.spawn(sever_handle,conn)#来一个连接，开启一个协程
    # gevent.joinall() 因为这里是while True所以不需要joinall

客户端代码：

import socket,threading,time
def client_01(i):
    time.sleep(2)
    client = socket.socket()
    client.connect(("localhost",100))
    while True:
        data = input(">>")
        client.send(data.encode("utf-8"))
        data = client.recv(1023)
        print(data)
    client.close()

client_01(1)

三、I/O

    对于一次IO访问（以read举例），数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。所以说，当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：
1. 等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
2. 将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)

正式因为这两个阶段，linux系统产生了下面五种网络模式的方案。
- 阻塞 I/O（blocking IO）
- 非阻塞 I/O（nonblocking IO）
- I/O 多路复用（ IO multiplexing）
- 信号驱动 I/O（ signal driven IO）
- 异步 I/O（asynchronous IO）

注：由于signal driven IO在实际中并不常用，所以我这只提及剩下的四种IO Model。

阻塞 I/O（blocking IO）

在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样：

 

非阻塞 I/O（nonblocking IO）

linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子：

I/O 多路复用（ IO multiplexing）

IO multiplexing就是我们说的select，poll，epoll，有些地方也称这种IO方式为event driven IO。select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。它的基本原理就是select，poll，epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。

异步 I/O（asynchronous IO）

inux下的asynchronous IO其实用得很少。先看一下它的流程：

使用select实现I/O多路复用（socket服务端）。

import select,socket,queue

server = socket.socket()

server.bind(("localhost",999))

server.listen(10000)

server.setblocking(False) #设置为不阻塞
inputs = []
outputs = []
msg_dict = {}
inputs.append(server)#将service加入

while True:
    print("...........................")
    readable,writeable,exceptional = select.select(inputs,outputs,inputs)#如果没有数据 则阻塞
    for r in readable:
        if r is server:
            print("来了一个新连接")
            conn,address = r.accept()
            conn.setblocking(False)
            inputs.append(conn)
            msg_dict[conn] = queue.Queue()
        else:
            print("准备收数据")
            data = r.recv(1024)
            print(data)
            msg_dict[r].put(data)
            outputs.append(r)
    for w in writeable:   #
        print("准备发数据")
        w.send(msg_dict[w].get())
        outputs.remove(w)
    for e in exceptional:
        print("出错")
        if e in outputs:
            outputs.remove(e)
        inputs.remove(e)
        del msg_dict[e]

server.close()

使用selectors实现I/O多路复用（socket服务端），selectors是对select的封装，功能更强大。实例代码如下：

import  selectors #封装了select的操作
import socket

sel = selectors.DefaultSelector()#进行默认配置

server = socket.socket()
server.bind(("localhost",999))
server.setblocking(False)
server.listen(10000)
def read(conn,mask):
    print("开始接收数据")
    data = conn.recv(1024)
    print(data)
    conn.send(data)
    conn.setblocking(False)
    if not data:#客户端断开 将连接从sel删除
        print("断开连接")
        conn.close()
        sel.unregister(conn)#

def accept(server,mask):
    print("新开一个连接")
    conn,addr = server.accept()
    sel.register(conn,selectors.EVENT_READ,read)

sel.register(server,selectors.EVENT_READ,accept)#注册服务，关联文件句柄和回调函数
print("server",server)
print(accept,read)
while True:
    try:
        events = sel.select()#阻塞 是否有活动的事件
        print(events)
        for key, mask in events:  #
            # callback = key.data  # key.data为accept或者read的地址 key.fileobj为连接地址
            # callback(key.fileobj, mask)
            key.data(key.fileobj,mask)#上面2行代码等同于这一行
    except OSError as e:
        print(e)