进程池与线程池

　　进程池:

　　　　提前开设了固定个数的进程 之后反复调用这些进程完成工作(后续不再开设新的) 

　　线程池：

　　　　提前开设了固定个数的线程 之后反复调用这些线程完成工作(后续不再开设新的)

 

　　创建进程池与线程池：

　　　　在windows电脑中如果是进程池的使用也需要在__main__下面

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import time
import os

# 创建进程池与线程池
# pool = ThreadPoolExecutor(5)  # 可以自定义线程数 也可以采用默认策略
pool = ProcessPoolExecutor(5)  # 可以自定义线程数 也可以采用默认策略


# 定义一个任务
def task(n):
    print(n, os.getpid())
    time.sleep(2)
    return '>>>:%s' % n ** 2


# 定义一个回调函数:异步提交完之后有结果自动调用该函数
def call_back(a):
    print('异步回调函数:%s' % a.result())


# 朝线程池中提交任务
# obj_list = []
for i in range(20):
    res = pool.submit(task, i).add_done_callback(call_back)  # 异步提交
    # obj_list.append(res)
"""
同步:提交完任务之后原地等待任务的返回结果 期间不做任何事
异步:提交完任务之后不愿地等待任务的返回结果 结果由异步回调机制自动反馈
"""
# 等待线程池中所有的任务执行完毕之后 再获取各自任务的结果
# pool.shutdown()
# for i in obj_list:
#     print(i.result())  # 获取任务的执行结果  同步

 

IO模型

　　常用的四种IO模型

　　　　　阻塞IO：最为常见的一种IO模型 有两个等待的阶段(wait for data、copy data)

　　　　　非阻塞IO： 系统调用阶段变为了非阻塞(轮训) 有一个等待的阶段(copy data) 轮询的阶段是比较消耗资源的

　　　　　多路复用IO:利用select或者epoll来监管多个程序 一旦某个程序需要的数据存在于内存中了 那么立刻通知该程序去取即可

　　　　　异步IO：只需要发起一次系统调用 之后无需频繁发送 有结果并准备好之后会通过异步回调机制反馈给调用者

 

 

协程

　　协程介绍：

　　　　协程就是在单线程下实现并发，通过代码的方式来欺骗CPU跳过IO操作，尽可能的使CPU持续被占用。

 

 

　　协程实现TCP服务端并发的效果

# 并发效果:一个服务端可以同时服务多个客户端
import socket
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from gevent import spawn
def talk(sock):
    while True:
        try:
            data = sock.recv(1024)
            if len(data) == 0:break
            print(data)
            sock.send(data+b'hello baby!')
        except ConnectionResetError as e:
            print(e)
            sock.close()
            break
def servers():
    server = socket.socket()
    server.bind(('127.0.0.1',8080))
    server.listen()
    while True:
        sock, addr = server.accept()
        spawn(talk,sock)
g1 = spawn(servers)
g1.join()
# 客户端开设几百个线程发消息即可