协程

1、 什么是协程

  • 1)协程微线程纤程,本质是一个单线程
  • 2)协程能在单线程处理高并发,因为遇到IO 自动切换
    1. 线程遇到I/O操作会等待、阻塞,协程遇到I/O会自动切换(剩下的只有CPU操作)
    2. 线程的状态保存在CPU的寄存器和栈里而协程拥有自己的空间,所以无需上下文切换的开销,所以快
  • 3)为什么协程能够遇到I/O自动切换
    1. greenlet是C语言写的一个模块,遇到IO 手动切换
    2. 协程有一个gevent模块(封装了greenlet模块),遇到I/O 自动切换
  • 4)协程拥有自己的空间,所以无需上下文切换的开销

2、 协程优缺点

  • 协程缺点

    1. 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
    2. 协程如果阻塞掉,整个程序都阻塞
  • 协程最大的优点

    1. 不仅是处理高并发(单线程下处理高并发)
    2. 特别节省资源(协程本质是一个单线程,当然节省资源)
      1. 500日活,用php写需要两百多态机器,但是golang只需要二十多太机器

3、 协程遇到I/O切换,那活只谁干的?

  • 简单说法

    1. 协程遇到I/O后自动切换,但是会保持一个socket连接,交给系统内核去处理工作
    2. epoll()就工作内核中,他维护了一个链表,来存放所有的socket连接
    3. 当内核处理完成后就会回调一个函数,以socket文件描述符为key,结果为value存放到字典中
    4. 此时这个列表还是在内核中,需要将这个字典拷贝到用户空间(用户进程中)
  • 本质

    1. epoll()中内核则维护一个链表,epoll_wait直接检查链表是不是空就知道是否有文件描述符准备好了。
    2. 在内核实现中epoll是根据每个sockfd上面的与设备驱动程序建立起来的回调函数实现的。
    3. 某个sockfd上的事件发生时,与它对应的回调函数就会被调用,来把这个sockfd加入链表,其他处于“空闲的”状态的则不会。
    4. epoll上面链表中获取文件描述,这里使用内存映射(mmap)技术,避免了复制大量文件描述符带来的开销
    5. 内存映射(mmap):内存映射文件,是由一个文件到一块内存的映射,将不必再对文件执行I/O操作

4、 Python中协程的模块

  • greenlet:遇到I/O手动切换,是一个C模块
  • gevent:对greenlet封装,遇到I/O自动切换(借助C语言库greenlet)
  • asyncio:和gevent一样,也是实现协程的一个模块(python自己实现)
    • https://www.cnblogs.com/xiaonq/p/12870204.html

5、进程,线程,协程爬取页面

  • 特点:
    1. 进程:启用进程非常浪费资源
    2. 线程:线程多,并且在阻塞过程中无法执行其他任务
    3. 协程:gevent只用起一个线程,当请求发出去后gevent就不管,永远就只有一个线程工作,谁先回来先处理

6、for循环

  • 第四:性能最差
import requests
url_list = [
    'https://www.baidu.com',
    'http://dig.chouti.com/',
]

for url in url_list:
    result = requests.get(url)
    print(result.text)

7、进程池

  • 缺点:启动进程非常浪费资源
  1. multiprocessing.Pool
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from multiprocessing import Pool

def fetch_request(url):
    result = requests.get(url)
    print(result.text)

def call(arg):
    print('-->exec done:',"测试进程池执行后回调功能")

url_list = [
    'https://www.baidu.com',
    'https://www.google.com/',         #google页面会卡住,知道页面超时后这个进程才结束
    'http://dig.chouti.com/',          #chouti页面内容会直接返回,不会等待Google页面的返回
]

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(10)        # 创建线程池
    for url in url_list:
        #用法1 callback作用是指定只有当Foo运行结束后就执行callback调用的函数,父进程调用的callback函数
        pool.apply_async(func=fetch_request, args=(url,),callback=call)
    print('end')
    pool.close()    #关闭pool
    pool.join()     #进程池中进程执行完毕后再关闭,如果注释,那么程序直接关闭。

  1. ProcessPoolExecutor
import requests
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def fetch_request(url):
    result = requests.get(url)
    print(result.text)

url_list = [
    'https://www.baidu.com',
    'https://www.google.com/',         #google页面会卡住,知道页面超时后这个进程才结束
    'http://dig.chouti.com/',          #chouti页面内容会直接返回,不会等待Google页面的返回
]

if __name__ == '__main__':
    pool = ProcessPoolExecutor(10)        # 创建线程池
    for url in url_list:
        pool.submit(fetch_request,url)    # 去线程池中获取一个进程,进程去执行fetch_request方法
    pool.shutdown(wait=True)

8、线程池

  • 缺点: 创建一个新线程将消耗大量的计算资源,并且在阻塞过程中无法执行其他任务。
  • : 比如线程池中10个线程同时去10个url获取数据,当数据还没来时这些线程全部都在等待,不做事。
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch_request(url):
    result = requests.get(url)
    print(result.text)

url_list = [
    'https://www.baidu.com',
    'https://www.google.com/',         #google页面会卡住,知道页面超时后这个进程才结束
    'http://dig.chouti.com/',          #chouti页面内容会直接返回,不会等待Google页面的返回
]

pool = ThreadPoolExecutor(10)            # 创建一个线程池,最多开10个线程
for url in url_list:
    pool.submit(fetch_request,url)       # 去线程池中获取一个线程,线程去执行fetch_request方法

pool.shutdown(True)                      # 主线程自己关闭,让子线程自己拿任务执行

9、协程

  • 特点:gevent只用起一个线程,当请求发出去后gevent就不管,永远就只有一个线程工作,谁先回来先处理
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all(select=False)  # 注意,这个导包顺序不要变
import requests

# 这些请求谁先回来就先处理谁
def fetch_async(method, url, req_kwargs):
    response = requests.request(method=method, url=url, **req_kwargs)
    print(response.url, response.content)

# ##### 发送请求 #####
gevent.joinall([
    gevent.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.baidu.com/', req_kwargs={}),
    gevent.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.google.com/', req_kwargs={}),
    gevent.spawn(fetch_async, method='get', url='https://github.com/', req_kwargs={}),
])

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