互斥（acquire后 必须release ）锁 和 递归锁：
为什么线程中还需要有锁：
我们知道cpython解释器 有一个GIL 锁，同一时刻，只会有一个线程可以被cpu调度。
主要还是因为取到数据 到 处理完之后 存回去 是花费的时间太长了。
线程中的数据不安全现象：
1 from threading import Thread,Lock
2
3 def test(*args):
4 global num
5 num -= 1
6
7 if __name__ == '__main__':
8 num = 100
9 lock = Lock()
10 print("原始 num :",num)
11 thread_lists = []
12 for i in range(100):
13 thread = Thread(target=test,args=(lock,))
14 thread_lists.append(thread)
15 thread.start()
16
17 for thread in thread_lists:
18 thread.join()
19 print("线程执行完之后的 num",num )
正常的情况
1 from threading import Thread,Lock
2 import time
3
4 def test(*args):
5 global num
6 ret = num - 1
7 time.sleep(0.1)
8 num = ret
9
10 if __name__ == '__main__':
11 num = 100
12 lock = Lock()
13 print("原始 num :",num)
14 thread_lists = []
15 for i in range(100):
16 thread = Thread(target=test,args=(lock,))
17 thread_lists.append(thread)
18 thread.start()
19
20 for thread in thread_lists:
21 thread.join()
22 print("线程执行完之后的 num",num )
此时，就出现问题了，所有的线程都取到数据之后，都没有及时的放回去，导致后面线程取数据，取的不是前面线程处理后的。
1 from threading import Thread, Lock
2 import time
3
4
5 def test(*args):
6 global num
7 args[0].acquire()
8 ret = num - 1
9 time.sleep(0.1)
10 num = ret
11 args[0].release()
12
13
14 if __name__ == '__main__':
15 num = 100
16 lock = Lock()
17 print("原始 num :", num)
18 thread_lists = []
19 for i in range(100):
20 thread = Thread(target=test, args=(lock,))
21 thread_lists.append(thread)
22 thread.start()
23
24 for thread in thread_lists:
25 thread.join()
26 print("线程执行完之后的 num", num)
解决上述 问题
死锁现象：
使用互斥锁 构建死锁现象：
1 from threading import Thread, Lock
2 import time
3
4 def test1(*args):
5 args[0].acquire()
6 print("锁1已经上锁...")
7
8 time.sleep(5)
9 args[1].acquire()
10
11
12 def test2(*args):
13 args[1].acquire()
14 print("锁2已经上锁...")
15 time.sleep(2)
16 print("下面对 锁1 上锁")
17 args[1].acquire()
18
19 if __name__ == '__main__':
20 lock1 = Lock()
21 lock2 = Lock()
22 thread1 = Thread(target=test1, args=(lock1,lock2))
23 thread2 = Thread(target=test2, args=(lock1,lock2))
24
25 thread1.start()
26 time.sleep(1)
27 thread2.start()
View Code
死锁常出现的 条件：
1，有多把锁
2，当一个线程抢到一个锁之后，还想要抢其他的锁。
递归锁：
一旦使用了两把锁，此时就有可能出现死锁现象，
所以，使用多把锁，可以考虑使用递归锁。
递归锁可以 多次 acquire 上锁，
互斥锁可以解决 多个锁产生了死锁问题。
队列：
进程中的队列是 from multiprocessing import Queue
我们这里的线程 导入的是：
import queue
然后，queue里有 Queue这个类。
线程池：
我们知道 multiprocessing 中有个 ,但是在threading 中没有！
我们要使用线程池，现在可以借助另一个模块： concurrent.futures 模块。（这个模块里既有线程池的，其实也有进程池。）
1 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
2 import time
3
4 def test(*args,**kwargs):
5 print(str(args[0]),"我是线程...")
6 # print(args[1])
7 # print(kwargs)
8 time.sleep(1)
9
10 if __name__ == '__main__':
11 threadPool = ThreadPoolExecutor(5) #线程池中 最多有5个线程
12
13 for i in range(20):
14 threadPool.submit(test,i,1,name="tom")
15
16 threadPool.shutdown() #相当于 进程池 中的pool.close() 和 pool.join() 两步
17
18 print("我是主线程")
线程池 的基本用法，主要是：.submit() 和 .shutdown()
回调函数：
与进程池不同，进程池的回调函数是在主进程中执行的，
线程池的回调函数是在子线程中执行的。
1 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
2 import time
3
4 def test(*args,**kwargs):
5 print(str(args[0]),"我是线程...")
6 # print(args[1])
7 # print(kwargs)
8 time.sleep(1)
9
10 return "tom"
11
12 def call_bk(*args):
13 # print(args) #(<Future at 0x2e3c399ad68 state=finished returned NoneType>,) 可以用.result() 获取
14 print(args[0].result())
15
16
17
18 if __name__ == '__main__':
19 threadPool = ThreadPoolExecutor(5) #线程池中 最多有5个线程
20
21 for i in range(20):
22 threadPool.submit(test,i,1,name="tom").add_done_callback(call_bk)
23
24 threadPool.shutdown() #相当于 进程池 中的pool.close() 和 pool.join() 两步
25 print("我是主线程")
View Code
总结：
线程启动也是有上限的，我们知道在进程池的时候，我们一般使用：cpu 数 +1
这里的线程池，我们可以5*cpu数 +1
以后使用 进程池 和 线程池的时候，推荐使用的是这个模块 concurrent.futures 。它的进程池 和 线程池 的接口都是一致的。
开4个进程 ，每个进程开5个线程，那就是80个并发。
1，使用concurrent.futures 开多进程
1 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
2 import time
3
4 def test(*args,**kwargs):
5 print(str(args[0]),"我是子进程...")
6 time.sleep(1)
7 return "tom"
8
9 def call_bk(*args):
10 print(args[0].result() )
11
12
13
14 if __name__ == '__main__':
15 processPool = ProcessPoolExecutor(5) #进程池 5个！
16 for i in range(20):
17 processPool.submit(test,i,1,name="tom").add_done_callback(call_bk)
18
19 processPool.shutdown()
20 print("我是主进程")
View Code
2，使用concurrent.futures 开多线程：
1 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
2 import time
3
4 def test(*args,**kwargs):
5 print(str(args[0]),"我是子线程...")
6 time.sleep(1)
7 return "tom"
8
9 def call_bk(*args):
10 print(args[0].result() )
11
12 if __name__ == '__main__':
13 threadPool = ThreadPoolExecutor(5) #进程池 5个！
14 for i in range(20):
15 threadPool.submit(test,i,1,name="tom").add_done_callback(call_bk)
16
17 threadPool.shutdown()
18 print("我是主线程")
View Code
协程：
我们知道：
1，进程是计算机最小的资源分配单位，
2，线程是cpu 调度的最小单位，
协程的本质：一个线程 在多个任务间来回切换。 而且，操作系统和 cpu 是感受不到协程的存在的。
但是，不停地切换任务也是 很浪费时间的，所以单纯的协程 也是不能提高效率的。
1 import time 2 def producer(): 3 for i in range(100): 4 time.sleep(0.1) 5 yield i 6 7 def test(): 8 for j in producer(): 9 print(j) 10 if __name__ == '__main__': 11 test()使用yield 在不同的任务间 切换。 yield 的作用是保存程序的状态.
我们可以更好的利用协程：
首先：明确协程最大的优势：是可以将一个线程的执行 明确的区分开！！！
假如一个线程中有一个任务，如果其中一个任务阻塞了，那么这个线程也就不能工作了。
但是，我们可以让这个线程取执行两个任务，如果两个任务都不阻塞，确实，这会消耗更多时间。但是，网络编程中大多数都是会阻塞的。所以，如果线程中开两个任务，如果其中一个阻塞了，那么这个线程就会去执行另一个任务了。
cpu 是看不到协程的，所以，只有协程中有任务没有阻塞，cpu 角度看过来都是线程在工作，此时，就更充分的利用了cpu ！
因此，协程是很有用的，特别是针对爬虫请求。
使用协程 的三个好处：
总结： 给操作系统造成一种假象，我这个线程一直在忙碌！！！
协程 模块：
1,greenlet (更底层)
2,gevent （我们以后用的，其实gevent 是在greenlet 的基础上封装来的~）
1 from greenlet import greenlet
2
3 def eat():
4 print("eating 1")
5 g2.switch()
6 print("eating 2")
7
8 def play():
9 print("palying 1")
10 print("palying 2")
11 g1.switch()
12
13 if __name__ == '__main__':
14 g1 = greenlet(eat)
15 g2 = greenlet(play)
16
17 g1.switch()
greenlet的 简单使用。
1 from greenlet import greenlet
2 import time
3
4 def eat():
5 print("eating 1")
6 g2.switch()
7 time.sleep(1) #模拟阻塞， 上面切换到g2之后，切换回来之后，还是继续睡1s, 这也是greenlet 的缺陷，我们想要的是 切换到g2后，然后，就开始睡1s,切换回来之后，就不用再睡了
8 print("eating 2")
9
10 def play():
11 print("palying 1")
12 print("palying 2")
13 g1.switch()
14
15 if __name__ == '__main__':
16 g1 = greenlet(eat)
17 g2 = greenlet(play)
18
19 g1.switch()
greenlet的缺陷
因为 greenlet 只是个底层的模块，它只能帮我们做一些切换，切换回来之后，还是要继续阻塞！！！
gevent 的使用：
1 import gevent
2 import time
3
4 def eat():
5 print("eating 1")
6 time.sleep(1)
7 print("eating 2")
8
9 def play():
10 print("palying 1")
11 print("palying 2")
12
13 if __name__ == '__main__': # gevent 做的事情是，可以自动检测是否阻塞，一阻塞就切换
14 g1 = gevent.spawn(eat) #开启一个协程，当阻塞时，会切换
15 g2 = gevent.spawn(play) #再开个协程，当阻塞时，会切换。
16
此时，之所以没有执行，是因为主线程没有阻塞，所以不会切换到另外两个协程。
1 import gevent
2 import time
3
4 def eat():
5 print("eating 1")
6 time.sleep(1)
7 print("eating 2")
8
9 def play():
10 print("palying 1")
11 print("palying 2")
12
13 if __name__ == '__main__': # gevent 做的事情是，可以自动检测是否阻塞，一阻塞就切换
14 g1 = gevent.spawn(eat) #开启一个协程，当阻塞时，会切换
15 g2 = gevent.spawn(play) #再开个协程，当阻塞时，会切换。
16
17 g1.join() #阻塞主线程，直到g1协程执行完。
18 g2.join() #阻塞主线程，直到g2协程执行完。
此时，让然是不会跳过 time.sleep(1) 阻塞的，这是因为gevent 不认是time.sleep() 这个阻塞
可以用gevent 中自带的sleep()
程序执行的大概步骤：
但是，我们还是想要是用time.sleep() ,这时可以打个补丁：
1 from gevent import monkey
2
3 monkey.patch_all() #把 time 写在它下面，然后gevent 就能认识time.sleep() 了。
4 import gevent
5 import time
6
7
8 def eat():
9 print("eating 1")
10 time.sleep(1)
11 print("eating 2")
12
13 def play():
14 print("palying 1")
15 print("palying 2")
16
17 if __name__ == '__main__': # gevent 做的事情是，可以自动检测是否阻塞，一阻塞就切换
18 g1 = gevent.spawn(eat) #开启一个协程，当阻塞时，会切换
19 g2 = gevent.spawn(play) #再开个协程，当阻塞时，会切换。
20
21 g1.join() #阻塞主线程，直到g1协程执行完。
22 g2.join() #阻塞主线程，直到g2协程执行完。
让 gevent 认识 time.sleep()
补充 可以批量进行阻塞 主线程：
1 from gevent import monkey
2
3 monkey.patch_all() #把 time 写在它下面，然后gevent 就能认识time.sleep() 了。
4 import gevent
5 import time
6
7
8 def eat():
9 print("eating 1")
10 time.sleep(1)
11 print("eating 2")
12
13 def play():
14 print("palying 1")
15 print("palying 2")
16
17 if __name__ == '__main__': # gevent 做的事情是，可以自动检测是否阻塞，一阻塞就切换
18 g1 = gevent.spawn(eat) #开启一个协程，当阻塞时，会切换
19 g2 = gevent.spawn(play) #再开个协程，当阻塞时，会切换。
20
21 gevent.joinall([g1,g2])
View Code
获取协程的返回值：
通过属性.value()
如下：
1 from gevent import monkey
2
3 monkey.patch_all()
4 import gevent
5 import time
6
7
8 def eat():
9 print("eating 1")
10 time.sleep(1)
11 print("eating 2")
12 return "tom"
13
14 def play():
15 print("palying 1")
16 print("palying 2")
17 return "egon"
18
19 if __name__ == '__main__': # gevent 做的事情是，可以自动检测是否阻塞，一阻塞就切换
20 g1 = gevent.spawn(eat) #开启一个协程，当阻塞时，会切换
21 g2 = gevent.spawn(play) #再开个协程，当阻塞时，会切换。
22
23 gevent.joinall([g1,g2])
24
25 print(g1.value)
26 print(g2.value)
通过g1.value 和 g2.value 来获取协程的返回值
协程 实例 --爬虫：
1 import time
2 import requests
3
4 url_lists = [
5 "http://www.baidu.com",
6 "http://www.baidu.com",
7 "http://www.baidu.com",
8 "http://www.baidu.com",
9 "http://www.baidu.com",
10 "http://www.sina.com",
11 "http://www.4399.com",
12 "http://www.4399.com",
13 "http://www.4399.com",
14 "http://www.4399.com",
15 "http://www.4399.com",
16 "http://www.4399.com",
17 ]
18
19 def send_url(url):
20 response = requests.get(url)
21
22 if response.status_code == 200:
23 print(len(response.text))
24
25 if __name__ == '__main__':
26 t1 = time.time()
27 for url in url_lists:
28 send_url(url)
29 print("总耗时： ",time.time() - t1) #总耗时： 1.0108890533447266
12个网页单线程
1 import requests
2 from gevent import monkey
3 monkey.patch_all()
4 import gevent
5 import time
6
7
8 url_lists = [
9 "http://www.baidu.com",
10 "http://www.baidu.com",
11 "http://www.baidu.com",
12 "http://www.baidu.com",
13 "http://www.baidu.com",
14 "http://www.sina.com",
15 "http://www.4399.com",
16 "http://www.4399.com",
17 "http://www.4399.com",
18 "http://www.4399.com",
19 "http://www.4399.com",
20 "http://www.4399.com",
21 ]
22
23 def send_url(url):
24 response = requests.get(url)
25
26 if response.status_code == 200:
27 print(len(response.text))
28
29 if __name__ == '__main__':
30 t1 = time.time()
31
32 g_lists = [] #协程列表
33 for url in url_lists:
34 g = gevent.spawn(send_url,url) #给 协程传参。
35 g_lists.append(g)
36
37 #批量阻塞 主线程
38 gevent.joinall(g_lists)
39 print("总耗时： ",time.time() - t1) #总耗时： 0.8591735363006592
12个网页开12 个协程
1 import requests
2 from gevent import monkey
3 monkey.patch_all()
4 import gevent
5 import time
6
7 # base_url = http://college.gaokao.com/school/tinfo/1/result/1/1/
8 url_lists = []
9 for i in range(1,32): #总共31 个网页
10 url_lists.append("http://college.gaokao.com/school/tinfo/{}/result/1/1/".format(i))
11
12
13 def send_url(url):
14 myHeaders = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36"}
15 response = requests.get(url,headers = myHeaders)
16
17 if response.status_code == 200:
18 print(len(response.text))
19
20 if __name__ == '__main__':
21 t1 = time.time()
22
23 g_lists = [] #协程列表
24 for url in url_lists:
25 g = gevent.spawn(send_url,url) #给 协程传参。
26 g_lists.append(g)
27
28 #批量阻塞 主线程
29 gevent.joinall(g_lists)
30 print("总耗时： ",time.time() - t1) #总耗时： 0.2811870574951172
协程 访问 31 个URL
总之 协程就是快的很!
爬虫，主要还是要用 gevent啊，厉害！
这时就可以同时2w 个任务了。
有关于并发的内容：
协程：
在Python 中协程的地位 是不可撼动的，
在爬虫的时候，协程 是访问网页的常用工具。