网络编程 进程池,线程池,携程,

线程池与进程池

什么是池?

在保证计算机硬件安全的情况下最大限度的利用计算机

池其实是降低了程序的运行效率 到那时保证了计算机的硬件的安全

(硬件的发展赶不上软件的速度)

 

线程池,进程池

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
​
def func(n):
​
    time.sleep(2)
    return n**2
​
def outer(n):
    print("我拿到了返回值",n.result())
​
pool = ProcessPoolExecutor(5)
if __name__ == '__main__':
    for i in range(20):
        pool.submit(func,i).add_done_callback(outer)
       # pool.shutdown()关闭池子等待所有的任务执行完毕在运行下面代码
       #pool
       #pool.submit(task, 1)  # 朝线程池中提交任务   异步提交
       #add_done_callback 提交任务的时候绑定一个回调函数一旦任务有结果 立即执行
       #异步回调机制:当异步提交的任务有返回结果之后，会自动触发回调函数的执行
       #开线程成和进程池  只需要把 名字换掉就行

 

协程

进程:资源单位

线程:执行单位

携程:单线程下实现并发

服务端
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import socket
from gevent import spawn
​
​
server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)
​
​
def talk(conn):
    while True:
        try:
            data = conn.recv(1024)
            if len(data) == 0:break
            print(data.decode('utf-8'))
            conn.send(data.upper())
        except ConnectionResetError as e:
            print(e)
            break
    conn.close()
​
def server1():
    while True:
        conn, addr = server.accept()
        spawn(talk,conn)
​
if __name__ == '__main__':
    g1 = spawn(server1)
    g1.join()
​

客户端

import socket
from threading import Thread,current_thread
​
​
def client():
    client = socket.socket()
    client.connect(('127.0.0.1',8080))
    n = 0
    while True:
​
        data = '%s %s'%(current_thread().name,n)
        client.send(data.encode('utf-8'))
        res = client.recv(1024)
        print(res.decode('utf-8'))
        n += 1
​
for i in range(400):
    t = Thread(target=client)
    t.start()

并发

切换+保存状态

ps:看起来像同时执行的 就可以称之为并发

协程:完全就是程序员自己想出来的一个名字

作用就是在单线程下实现并发

并发的条件?

多道技术

时间上的复用

空间上的复用

切换+保存状态

程序员通过代码自己检测程序种的IO

一旦遇到IO自己通过代码来切换

给操作系统的感觉就是你这个线程没有任何IO

ps:通过人为的操作,欺骗了操作系统 让他误认为你这个程序没有IO

从而保证程序在运行态和就绪态来回切换

提高代码的运行效率

切换+保存状态就一定能够提升效率吗???

当你的任务是io密集型的情况下 提高效率

​
from gevent import monkey;monkey.patch_all()#由于该模块经常使用所以支持这样 写
from gevent import spawn
import time
​
"""注意gevent模块没办法自动制备time.sleep等io情况
需要自己手动在添加一个配置
"""
def func():
    print("haha")
    time.sleep(2)
    print("haha")
def inner():
    print("enenen")
    time.sleep(2)
    print("enenen")
​
res1 = spawn(func)
res2 = spawn(inner) 
res1.join()
res2.join()
#spawn会检查所有任务 当遇到io的会自动调转下一个任务

当你的任务是机选密集密集型的 降低效率

IO模型