day14 课堂笔记协程

2024-03-26 08:30:34

文章目录

1.异步调用+回调函数
2. 线程队列
3. 事件Event

1.异步调用+回调函数

1.2浏览器、爬虫原理

浏览器原理

浏览器会将你的请求数据通过网络发送到百度的服务器，服务器接收到请求数据，验证请求数据后，返回给浏览器软件一个HTML网页数据，浏览器接收到这个HTML页面数据通过浏览器内核的渲染机制，渲染成美丽的页面。
爬虫原理
- 爬虫模拟一个浏览器向服务器请求数据
- 数据请求成功后，通过数据清洗获取目标的数据
```
import requests
ret = requests.get('http://www.baidu.com')
if ret.status_code == 200:
    print(ret.text)
```

1.2 异步调用如何获取结果

发布三个任务：几种回收方式？

所有的任务全部完成后，统一回收、
那个任务先完成，回收其任务、

方案一

演示一下统一回收所有的结果。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests


def crawling(url: str):
    ret = requests.get(url)
    if ret.status_code == 200:
        return ret.text
   

def parse(data: str):
    return len(data)


if __name__ == '__main__':
    thread_poor = ThreadPoolExecutor(5)
    # 方法一
    # obj = threadi_poor.submit(crawling, 'http://www.baidu.com')
    # parse(obj.result)
    # obj = threadi_poor.submit(crawling, 'http://www.baidu.com')
    # parse(obj.result)
    # obj = threadi_poor.submit(crawling, 'http://www.baidu.com')
    # parse(obj.result)
    
    
    # 方法二
    url_list = [
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.taobao.com',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7459977.html',
        'https://www.luffycity.com/',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9811379.html',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/11245654.html',
        'https://www.sina.com.cn/',
    ]
    
    task_list = []
    for url in url_list:
        obj = thread_poor.submit(crawling,url)
        task_list.append(obj)
       
    thread_poor.shutdown()
    for obj in task_list:
        print(parse(obj.result()))

方案一过程描述：

我们开启了5线程的线程池并发的处理了10个IO密集型的任务，但是我们还有10个计算密集型的任务是通过串行处理的，这样不合理，效率低。

方案二

from concurrent.futures import ThreadPoolExcutor
import requests


def crawling(url: str):
    ret = requests.get(url)
    if ret.status_code == 200:
        return parse(ret.text)
   

def parse(data: str):
    return len(data)


if __name__ == '__main__':
    thread_poor = ThreadPoolExecutor(5)
    url_list = [
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.taobao.com',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7459977.html',
        'https://www.luffycity.com/',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9811379.html',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/11245654.html',
        'https://www.sina.com.cn/',
    ]
    task_list = []
    for url in url_list:
        obj = thread_poor.submit(crawling,url)
        task_list.append(obj)
    thread_poor.shutdown()
    for obj in task_list:
        print(obj.result())

方案二过程：

我们开启了5线程的线程池并发处理了10个IO密集型的人任务（每个任务分两个小任务IO+计算），方案二比方案一效率更高一些，但是也有问题：

利用多线程（多进程，线程池等）处理的任务最好都是IO密集型，不要掺杂这计算密集型，当我们现在是一个IO+一个计算两种任务耦合到了一起，增加了耦合性。
无论方案一还是方案二都没有做到实时获取结果。

1.3 异步调用+回调函数

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests


def crawling(url: str):
    ret = requests.get(url)
    if ret.status_code == 200:
        return ret.text
   

def parse(obj):
    print(len(obj.result()))
   

if __name__ == '__main__':
    thread_poor = ThreadPoolExecutor(5)
    url_list = [
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.JD.com',
        'http://www.taobao.com',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7459977.html',
        'https://www.luffycity.com/',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9811379.html',
        'https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/11245654.html',
        'https://www.sina.com.cn/',
    ]
    for url in url_list:
        obj = thread_poor.submit(crawling, url)
        obj.add_done_callback(parse)
    thread_poor.shutdown() # 等待线程池的所有线程将10个IO任务并发的处理完毕
    # print(task_list) # 所有的任务对象都是已完成的状态

异步调用+回调函数机制：

我们开启了5线程的线程池并发的处理了10个IO密集型的任务，并且让每个任务设置了回调函数，回调函数处理的数据解析的功能，10个IO密集型的任务线程池的线程去执行，10个任务的回调函数交由空闲的线程（或者主线程）去执行。

参数解释：

add_done_callback：回调函数，只要有线程或者进程完成了当前网页爬取的任务，剩下的分析结果的任务交由回调函数去执行，线程或者进程继续进行网页爬取的任务。

**整体的执行流程：**线程池设置4个线程，异步发起10个任务，每个任务是通过网页获取源码，并发执行，当一个任务完成之后，将parse这个分析代码的任务交由剩余的空闲的线程去执行，你这个线程继续去处理其他任务。

什么情况下用异步调用+回调函数的机制呢？

你要具备两种类型的任务：第一种IO密集型的任务，第二种计算密集型（耗时很短）的任务，这样IO密集型的任务我们可以利用并发或者并行处理，任何一个处理完毕得到结果之后，直接抛给回调函数，回调函数一般都是主进程或者主线程（空余线程）处理，所以第二种任务一定要耗时短，尽量无IO阻塞。

进程池+回到函数：回调函数有主进程去执行。

线程池+回调函数：回调函数有空闲线程去执行。

2. 线程队列

2.1 先进先出队列

import queue
q = queue.Queue(3)
q.put(111)
q.put(222)
q.put(333)
# q.put(444)
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())

2.2 后进先出队列

import queue
q = queue.LifoQueue(4)  # last in first out
q.put(111)
q.put(222)
q.put(333)
q.put('玮哥')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())

2.3 优先级队列

import queue
q = queue.PriorityQueue(5)
# 每次通过元组的形式插入，元组的第一个元素一定是int类型，数字越低，优先级越高。
q.put((0, '新闻'))
q.put((2, '峰哥'))
q.put((-10, '冲哥'))
q.put((5, '日天哥', 'fdsafd'))

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())

3. 事件Event

线程与进程都有event存在，先不说什么事件event，我们先聊一聊线程和进程的一个特性：每一个线程（进程）都是独立运行且状态不可预测。如果程序中的其他线程（进程）需要通过判断某个线程的状态来确定自己下一步操作，这时线程（进程）同步问题就会变得非常棘手。其实这是增加了线程（进程）之间的关联性，一个线程（进程）运行到某个节点决定另个一个线程（进程）是否继续运行。听起来很神秘，其实没有时间event照样可以实现。

from threading import Thread, Event
# from multiprocessing import Event
import time
import threading

event = Event()
def connect():
    print(f'{threading.currentThread()}检查服务器是否开启...')
    time.sleep(3)
    print(f'{threading.currentThread()}确定服务器已经正常开启')
    event.set()
def ask():

    print(f'{threading.currentThread()}尝试连接服务器....')
    # event.wait()  # 阻塞，直到event对象改变了状态在向下进行
    # event.wait(timeout=2)  # 可以设置阻塞时长，如果超过设置的世间仍未改变状态，则直接向下运行
    # event.wait(timeout=4)  #
    print(f'{threading.currentThread()}连接成功')


if __name__ == '__main__':
    t1 = Thread(target=connect,)
    t2 = Thread(target=ask,)
    t1.start()
    t2.start()

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