一.先讲一个形象比喻五种io模型
1.阻塞I/O模型
老李去火车站买票，排队三天买到一张退票。
耗费：在火车站吃喝拉撒3天，其他事一件没干。
2.非阻塞I/O模型
老李去火车站买票，隔12小时去火车站文有没有退票，三天后买到一张票。
耗费：往返车站6次，路上6小时，其他时间做了好多事。
3.I/O
1）select/poll
老李去火车站买票，委托黄牛，（select黄牛一次只能帮1024个人买票，poll黄牛无上限）然后每隔离6小时打电话黄牛询问，黄牛三天内买到票，然后老李去火车站交钱领票。
耗费：往返车站2次，路上2小时，黄牛手续费100，打电话17次
2）epoll
老李去火车站买票，委托黄牛，黄牛买到后即通知老李去领，然后老李去火车站交钱领票。
耗费：往返车站两次，路上2小时，黄牛手续费100元，无需打电话。
4）信号驱动I/O模型
老李去火车站买票，给售票员留下电话，有票后，售票员电话通知老李，然后老李去火车站交钱领票。
耗费：往返车站2次，路上2小时，免费黄牛100元，无需打电话。
5）异步I/O模型
老李去火车站买票，给售票员留下电话，有票后，售票员电话通知老李并快递送票上门。
耗费：往返车站1次，路上一小时，免黄牛费100，无需打电话。
二.waitdata 和 copydata
1）等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
2）将数据从内核拷贝到进程中(Copying the data from the kernel to the process)
记住这两点很重要，因为这些IO模型的区别就是在两个阶段上各有不同的情况。
补充
#1、输入操作：read、readv、recv、recvfrom、recvmsg共5个函数，如果会阻塞状态，则会经理wait data和copy data两个阶段，如果设置为非阻塞则在wait 不到data时抛出异常 #2、输出操作：write、writev、send、sendto、sendmsg共5个函数，在发送缓存区满了会阻塞在原地，如果设置为非阻塞，则会抛出异常 #3、接收外来链接：accept，与输入操作类似 #4、发起外出链接：connect，与输出操作类似 三.阻塞IO模型
#服务端
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import socket server = socket.socket()
#重用端口
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1) server.bind(("127.0.0.1",9999)) server.listen(5) #线程池
pool=ThreadPoolExecutor(3) def data_handler(conn):
print("一个新连接...")
while True:
data = conn.recv(1024)
conn.send(data.upper()) while True:
conn,addr = server.accept()
#切到处理数据的任务去执行
pool.submit(data_handler,conn) #客户端
import socket
c = socket.socket() c.connect(("127.0.0.1",9999)) while True:
msg = input(">>>:")
if not msg:continue
c.send(msg.encode("utf-8"))
data = c.recv(1024)
print(data.decode("utf-8"))
四.非阻塞IO模型
在非阻塞IO中 需要不断循环询问操作是否有需要处理的数据
这一来 对应程序而言 效率确实高
但是操作系统而言 你的程序就像一个病毒 CPU江被你强行霸占
当你的TCP程序 没有锁 没有数据接收 没有数据发送时 就是在做无用循环 浪费系统资源
#服务器
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import socket server = socket.socket()
#重用端口
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1) server.bind(("192.168.11.96",9998)) server.listen(5) #设置是否为阻塞 默认阻塞
server.setblocking(False) def data_handler(conn):
print("一个新连接..")
while True:
data = conn.recv(1024)
conn.send(data.upper())
#已经连接的客户端
clients = []
# 需要发送的数据
send_datas=[]
#已经发送完的 需要删除的数据
del_datas = []
# 待关闭的客户端
closed_cs = []
import time
while True:
try:
conn,addr = server.accept()
#切到处理数据的任务去执行
#代码走到这里才算是连接成功
#把连接成功的客户端存起来
clients.append(conn)
except BlockingIOError:
# print("没有可以处理的连接 就干别的活儿")
#要处理的是已经连接成功的客户端
# 接受数据
for c in clients:
try:
data = c.recv(1024)
if not data:
#对方关闭了连接
c.close()
#从客户端列表中删除它
closed_cs.append(c)
continue
print("收到%s"%data.decode("utf-8"))
#现在非阻塞 send直接往缓存塞 如果缓存满了 肯定有错误 需要单独处理
#c.send(data.upper())
send_datas.append((c,data))
except BlockingIOError:
pass
except ConnectionRefusedError:
# 对方关闭了连接
c.close()
#从客户端iebook中删除它
closed_cs.append(c)
#处理发送数据
for data in send_datas:
try:
data[0].send(data[1].upper())
#发送成功需要删除 不能直接删除
# send_datas.remove(data)
del_datas.append(data)
except BlockingIOError:
continue
except ConnectionRefusedError:
# 客户端连接需要删除
data[0].close()
closed_cs.append(data[0])
#等待发送的数据需要删除
del_datas.append(data)
# 删除无用数据
for d in del_datas:
# 从待发送的列表中删除
send_datas.remove(d)
del_datas.clear()
for c in closed_cs:
clients.remove(c)
closed_cs.clear() #客户端 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import socket server = socket.socket()
#重用端口
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1) server.bind(("192.168.11.96",9998)) server.listen(5) #设置是否为阻塞 默认阻塞
server.setblocking(False) def data_handler(conn):
print("一个新连接..")
while True:
data = conn.recv(1024)
conn.send(data.upper())
#已经连接的客户端
clients = []
# 需要发送的数据
send_datas=[]
#已经发送完的 需要删除的数据
del_datas = []
# 待关闭的客户端
closed_cs = []
import time
while True:
try:
conn,addr = server.accept()
#切到处理数据的任务去执行
#代码走到这里才算是连接成功
#把连接成功的客户端存起来
clients.append(conn)
except BlockingIOError:
# print("没有可以处理的连接 就干别的活儿")
#要处理的是已经连接成功的客户端
# 接受数据
for c in clients:
try:
data = c.recv(1024)
if not data:
#对方关闭了连接
c.close()
#从客户端列表中删除它
closed_cs.append(c)
continue
print("收到%s"%data.decode("utf-8"))
#现在非阻塞 send直接往缓存塞 如果缓存满了 肯定有错误 需要单独处理
#c.send(data.upper())
send_datas.append((c,data))
except BlockingIOError:
pass
except ConnectionRefusedError:
# 对方关闭了连接
c.close()
#从客户端iebook中删除它
closed_cs.append(c)
#处理发送数据
for data in send_datas:
try:
data[0].send(data[1].upper())
#发送成功需要删除 不能直接删除
# send_datas.remove(data)
del_datas.append(data)
except BlockingIOError:
continue
except ConnectionRefusedError:
# 客户端连接需要删除
data[0].close()
closed_cs.append(data[0])
#等待发送的数据需要删除
del_datas.append(data)
# 删除无用数据
for d in del_datas:
# 从待发送的列表中删除
send_datas.remove(d)
del_datas.clear()
for c in closed_cs:
clients.remove(c)
closed_cs.clear()
五.异步IO模型
import asyncio
asyncio.coroutine()
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def task():
print("read start")
with open(r"D:\python视频存放目录\上海python全栈4期\day40\多路复用,降低CPU占用\服务器.py",encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
# f.write()
print("read end")
return text def fin(f):
print("fin")
print(f.result()) pool = ThreadPoolExecutor(1)
future = pool.submit(task)
future.add_done_callback(fin) print("主 over")
# 这种方式看起来像是异步IO 但是对于子线程而言不是
# 在子线程中 执行read 是阻塞的 以为CPU必须切走 但是不能保证切到当前程序的其他线程
# 想要的效果就是 在执行read 是不阻塞 还能干其他活 谁能实现 只有协程
# asyncio 内部是使用的是协程
六.IO模型比较分析