python学习第33天

一.死锁,互斥锁,递归锁

死锁:只上锁不解锁容易造成死锁现象

互斥锁:加一把锁就对应解一把锁,形成互斥锁

递归锁:用于解决死锁,只是一种应急的处理方法

from threading import RLock

从语法上讲,锁可以互相嵌套,但不要使用

不要因为逻辑问题让上锁分成两次,导致死锁

二.线程队列

from queue import Queue
put 存
get 取
put_nowait 存,超出了队列长度,报错
get_nowait 取,没数据取不出来,报错

linux windows 线程中put_nowait,get_nowait都支持

(1) Queue

先进先出,后进后出

(2)LifoQueue

先进后出,后进先出(按照栈的特点设计)

from queue import LifoQueue
lq = LifoQueue(3)
lq.put(11)
lq.put(22)
lq.put(33)
# print(lq.put_nowait(444))

print(lq.get())
print(lq.get())
print(lq.get())

(3)PriorityQueue

按照优先级顺序排序(默认从小到大排序)

from queue import PriorityQueue

# 1.如果都是数字,默认从小到大排序
pq = PriorityQueue()
pq.put(13)
pq.put(3)
pq.put(20)
print(pq.get())
print(pq.get())
print(pq.get())

# 2.如果都是字符串
"""如果是字符串,按照ascii编码排序"""
pq1 = PriorityQueue()
pq1.put("chinese")
pq1.put("america")
pq1.put("latinos")
pq1.put("blackman")

print(pq1.get())
print(pq1.get())
print(pq1.get())
print(pq1.get())

# 3.要么全是数字,要么全是字符串,不能混合 error
"""
pq2 = PriorityQueue()
pq2.put(13)
pq2.put("aaa")
pq2.put("拟稿")
"""

pq3 = PriorityQueue()
# 4.默认按照元组中的第一个元素排序
pq3.put( (20,"wangwen") )
pq3.put( (18,"wangzhen") )
pq3.put( (30,"weiyilin") )
pq3.put( (40,"xiechen") )

print(pq3.get())
print(pq3.get())
print(pq3.get())
print(pq3.get())

三.进程池和线程池

# 线程池
    # 实例化线程池      ThreadPoolExcutor    (推荐5*cpu_count)
    # 异步提交任务      submit / map
    # 阻塞直到任务完成   shutdown
    # 获取子线程的返回值 result
    # 使用回调函数      add_done_callback
 
# 回调函数
    就是一个参数,将这个函数作为参数传到另一个函数里面.
    函数先执行,再执行当参数传递的这个函数,这个参数函数是回调函数

# 线程池 是由子线程实现的
# 进程池 是由主进程实现的    

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import os,time
def func(i):
   print("任务执行中... start" , os.getpid())
   time.sleep(10)
   print("任务结束... end" , i)
   return i

(1) ProcessPoolExecutor 进程池基本使用

"""默认如果一个进程短时间内可以完成更多的任务,就不会创建额外的新的进程,以节省资源"""
if __name__ == "__main__":
   lst = []
   # print(os.cpu_count()) # 8 cpu逻辑核心数
   # (1) 创建进程池对象
   """进程池里面最多创建os.cpu_count()这么多个进程,所有任务全由这几个进程完成,不会额外创建进程"""
   p = ProcessPoolExecutor()
   
   # (2) 异步提交任务
   for i in range(10):
      res = p.submit(func,i)
      lst.append(res)       

   # (3) 获取当前进程池返回值
   # for i in lst:
      # print(i.result())
   
   # (4) 等待所有子进程执行结束
   p.shutdown()  # join   
   
   print("主程序执行结束....")

(2) ThreadPoolExecutor 线程池的基本用法

"""默认如果一个线程短时间内可以完成更多的任务,就不会创建额外的新的线程,以节省资源"""
from threading import current_thread as cthread
def func(i):
   print("thread ... start" , cthread().ident,i)
   time.sleep(3)
   print("thread ... end" , i )   
   return cthread().ident
     
if __name__ == "__main__":
   lst = []
   setvar = set()
   # (1) 创建线程池对象
   """限制线程池最多创建os.cpu_count() * 5 = 线程数,所有任务全由这几个线程完成,不会额外创建线程"""
   tp = ThreadPoolExecutor()# 我的电脑40个线程并发
   
   # (2) 异步提交任务
   for i in range(100):
      res = tp.submit(func,i)
      lst.append(res)
   
   # (3) 获取返回值
   for i in lst:
      setvar.add(i.result())
   
   # (4) 等待所有子线程执行结束
   tp.shutdown()
   
   print(len(setvar) , setvar)
   print("主线程执行结束 ... ")

(3)线程池 map

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread as cthread
from collections import Iterator
def func(i):
   # print("thread start ... ",cthread().ident)
   # print("thread end ... ",i)
   time.sleep(0.5)
   return "*" * i
if __name__ == "__main__":
   setvar = set()
   lst = []
   tp = ThreadPoolExecutor(5)
   # map(自定义函数,可迭代性数据) 可迭代性数据(容器类型数据,迭代器,range对象)
   it = tp.map(func,range(20))
   # 判定返回值是否是迭代器
   print(isinstance(it,Iterator))
   
   tp.shutdown()  
   
   for i in it:   
      print(i)

四.回调函数

把函数当成参数传递给另外一个函数

在当前函数执行完毕之后,最后调用一下该参数(函数),这个函数就是回调函数

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread as cthread
import os,time

def func1(i):
   print("Process start ... ",os.getpid())
   time.sleep(0.5)
   print("Process end ... ",i)
   return "*" * i

def func2(i):
   print("thread start ... ",cthread().ident)
   time.sleep(0.5)
   print("thread end ... ",i)
   return "*" * i
   
def call_back1(obj):
   print("<==回调函数callback进程号:===>",os.getpid())
   print(obj.result())

def call_back2(obj):
   print("<==回调函数callback线程号:===>",cthread().ident)
   print(obj.result())

(1) 进程池的回调函数 : 由主进程执行调用完成

if __name__ == "__main__":
   p = ProcessPoolExecutor(5)
   for i in range(1,11):
      res = p.submit(func1,i)
      # 进程对象.add_done_callback(回调函数) 
      '''
      add_done_callback 可以把res本对象和回调函数自动传递到函数里来
      '''
      res.add_done_callback(call_back1)
   p.shutdown()
   print("主进程执行结束 ... " , os.getpid())

(2) 线程池的回调函数: 由当前子线程执行调用完成

if __name__ == "__main__":
   tp = ThreadPoolExecutor(5)
   for i in range(1,11):
      res = tp.submit(func2,i)
      # 进程对象.add_done_callback(回调函数) 
      '''
      add_done_callback 可以把res本对象和回调函数自动传递到函数里来
      '''
      res.add_done_callback(call_back2)
   tp.shutdown()
   print("主线程执行结束 ... " , cthread().ident)

(3) 回调函数原型

# add_done_callback 原型
class Ceshi():
   def add_done_callback(self,func):
      print("执行操作1 ... ")
      print("执行操作2 ... ")
      func(self)
      
   def result(self):
      return 123456

def call_back3(obj):
   print(obj)
   print(obj.result())
   
obj = Ceshi()
obj.add_done_callback(call_back3)

五.协程

先安装 gevent模块

#协程也叫纤程: 协程是线程的一种实现.
    指的是一条线程能够在多任务之间来回切换的一种实现.
    对于CPU、操作系统来说,协程并不存在.
    任务之间的切换会花费时间.
    目前电脑配置一般线程开到200会阻塞卡顿.
    
#协程的实现
协程帮助你记住哪个任务执行到哪个位置上了，并且实现安全的切换
一个任务一旦阻塞卡顿,立刻切换到另一个任务继续执行,保证线程总是忙碌的,更加充分的利用CPU，抢占更多的时间片
# 一个线程可以由多个协程来实现,协程之间不会产生数据安全问题

#协程模块
    # greenlet  gevent的底层，协程，切换的模块
    # gevent    直接用的，gevent能提供更全面的功能

(1) 协程的具体实现

switch 遇到阻塞时,只能手动调用该函数进行函数切换,不能自动实现切换,来规避io阻塞;

from greenlet import greenlet
import time

def eat():
   print("eat 1")
   g2.switch()
   time.sleep(3)
   print("eat 2")
   
def play():
   print("play one")  
   time.sleep(3)
   print("play two")
   g1.switch()
   
g1 = greenlet(eat)
g2 = greenlet(play)
g1.switch()

(3) gevent

gevent 可以自动切换,但是不能够自动识别time.sleep这样的阻塞

import gevent
def eat():
   print("eat 1")
   time.sleep(3)
   print("eat 2")
   
def play():
   print("play one")  
   time.sleep(3)
   print("play two")

# 利用gevent.spawn创建协程对象g1
g1 = gevent.spawn(eat)
# 利用gevent.spawn创建协程对象g2
g2 = gevent.spawn(play)

# 阻塞,必须g1协程执行完毕为止
g1.join()  
# 阻塞,必须gg协程执行完毕为止
g2.join()

print("主线程执行完毕 ... ")

(4) gevent,time 添加阻塞,让他实现自动切换

def eat():
   print("eat 1")
   gevent.sleep(3)
   print("eat 2")
   
def play():
   print("play one")  
   gevent.sleep(3)
   print("play two")

# 利用gevent.spawn创建协程对象g1
g1 = gevent.spawn(eat)
# 利用gevent.spawn创建协程对象g2
g2 = gevent.spawn(play)

# 阻塞,必须g1协程执行完毕为止
g1.join()  
# 阻塞,必须gg协程执行完毕为止
g2.join()
print("主线程执行完毕 ... ")

(5) 终极大招 彻底解决不识别阻塞的问题

from gevent import monkey
monkey.patch_all() # 把下面所有引入的模块中的阻塞识别一下
import time
import gevent 

def eat():
   print("eat 1")
   time.sleep(3)
   print("eat 2")
   
def play():
   print("play one")  
   time.sleep(3)
   print("play two")
   
# 利用gevent.spawn创建协程对象g1
g1 = gevent.spawn(eat)
# 利用gevent.spawn创建协程对象g2
g2 = gevent.spawn(play)

# 阻塞,必须g1协程执行完毕为止
g1.join()  
# 阻塞,必须gg协程执行完毕为止
g2.join()
print("主线程执行完毕 ... ")

5 .1协程的例子

(1) spawn(函数,参数1,参数2,参数3 .... )  启动协程
(2) join 阻塞,直到某个协程任务执行完毕之后,再放行
(3) joinall 等待所有协程任务都执行完毕之后,在放行
     g1.join()  g2.join()   <=>  gevent.joinall( [g1,g2] )(推荐:比较简洁)
(4) value 获取协程任务中的返回值 g1.value g2.value 获取对应协程中的返回值 

(1) 利用协程爬取数据

requests 抓取页面数据模块

HTTP 状态码
   200 ok
   404 not found
   400 bad request

(2) 基本语法

from gevent import monkey ; monkey.patch_all()
import time
import gevent
import requests
"""
response = requests.get("http://www.baidu.com")
print(response)
# 获取状态码
print( response.status_code )
# 获取网页中的字符编码
res = response.apparent_encoding
print( res )
# 设置编码集,防止乱码
response.encoding = res
# 获取网页当中的内容
res = response.text
print(res)

def get_url(url):
   response = requests.get(url)
   if response.status_code == 200:
      # print(response.text)
      time.sleep(0.1)

(3) 正常爬取

starttime = time.time()
for i in url_list:
   get_url(i)
endtime = time.time()
print("执行时间:" ,endtime - starttime ) 

import re
strvar = '<img lz_src="http://i5.7k7kimg.cn/cms/cms10/20200609/113159_2868.jpg"'
obj = re.search(r'<img lz_src="(.*?)"',strvar)
print(obj.groups()[0])

(4) 用协程的方式爬取数据

lst = []
starttime = time.time()
for i in url_list:
   g = gevent.spawn(get_url,i)
   lst.append(g)

gevent.joinall(lst)    

endtime = time.time()

print("执行时间:" ,endtime - starttime ) # 执行时间: 2.3307271003723145

利用多进程,多线程,多携程可以让服务器运行速度更快

并且也可以抗住更多用户的访问