回顾：
进程
一个程序需要运行所需的资源的集合
每个进程数据是独立的
每个进程里至少有一个线程
进程里可以有多个线程
线程数据是共享的 一个进程的多个线 6程可以充分利用多核cpu multiprocessing
pipe
queue
实现的是进程间的数据传递，通信 manager 实现了多进程间的数据共享 进程间共享数据的代价是高昂的，所以要尽量避免进程间的数据共享 线程间的数据本来就是共享的
线程要修改同一份数据，必须加锁，互斥锁mutex
event
线程间交互 生产者消费者模型
解耦 （降低进程间的依赖性）
提高程序运行效率 queue
FIFO
LIFO
优先级queue
适用场景：
线程：
I/O密集型（I/O不占用cpu)，socket 爬虫 web
进程：cpu运算密集型，金融分析
- Gevent协程
-
协程
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：
协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。
协程的好处：
- 无需线程上下文切换的开销
- 无需原子操作锁定及同步的开销
- "原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。
- 方便切换控制流，简化编程模型
- 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。
缺点：
- 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.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要，除非是cpu密集型应用。
- 进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序
-
协程标准定义，即符合什么条件就能称之为协程：
- 必须在只有一个单线程里实现并发
- 修改共享数据不需加锁
- 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈
- 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程
Greenlet
- greenlet是一个用C实现的协程模块，相比与python自带的yield，它可以使你在任意函数之间随意切换，而不需把这个函数先声明为generator
# -*- coding:utf-8 -*- from greenlet import greenlet def test1():
print(12)
gr2.switch()
print(34)
gr2.switch() def test2():
print(56)
gr1.switch()
print(78) gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch() -
Gevent
- Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。
import gevent def func1():
print('\033[31;1m李闯在跟海涛搞...\033[0m')
gevent.sleep(2)
print('\033[31;1m李闯又回去跟继续跟海涛搞...\033[0m') def func2():
print('\033[32;1m李闯切换到了跟海龙搞...\033[0m')
gevent.sleep(1)
print('\033[32;1m李闯搞完了海涛，回来继续跟海龙搞...\033[0m') gevent.joinall([
gevent.spawn(func1),
gevent.spawn(func2),
#gevent.spawn(func3),
]) -
同步与异步的性能区别
import gevent def task(pid):
"""
Some non-deterministic task
"""
gevent.sleep(0.5)
print('Task %s done' % pid) def synchronous():
for i in range(1,10):
task(i) def asynchronous():
threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
gevent.joinall(threads) print('Synchronous:')
synchronous() print('Asynchronous:')
asynchronous()
- Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。
-
- Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动
select 多并发socket 例子
server
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li' import select
import socket
import sys
import queue server = socket.socket()
server.setblocking(0) server_addr = ('localhost',10000) print('starting up on %s port %s' % server_addr)
server.bind(server_addr) server.listen(5) inputs = [server, ] #自己也要监测呀,因为server本身也是个fd
outputs = [] message_queues = {} while True:
print("waiting for next event...") readable, writeable, exeptional = select.select(inputs,outputs,inputs) #如果没有任何fd就绪,那程序就会一直阻塞在这里 for s in readable: #每个s就是一个socket if s is server: #别忘记,上面我们server自己也当做一个fd放在了inputs列表里,传给了select,如果这个s是server,代表server这个fd就绪了,
#就是有活动了, 什么情况下它才有活动? 当然 是有新连接进来的时候 呀
#新连接进来了,接受这个连接
conn, client_addr = s.accept()
print("new connection from",client_addr)
conn.setblocking(0)
inputs.append(conn) #为了不阻塞整个程序,我们不会立刻在这里开始接收客户端发来的数据, 把它放到inputs里, 下一次loop时,这个新连接
#就会被交给select去监听,如果这个连接的客户端发来了数据 ,那这个连接的fd在server端就会变成就续的,select就会把这个连接返回,返回到
#readable 列表里,然后你就可以loop readable列表,取出这个连接,开始接收数据了, 下面就是这么干 的 message_queues[conn] = queue.Queue() #接收到客户端的数据后,不立刻返回 ,暂存在队列里,以后发送 else: #s不是server的话,那就只能是一个 与客户端建立的连接的fd了
#客户端的数据过来了,在这接收
data = s.recv(1024)
if data:
print("收到来自[%s]的数据:" % s.getpeername()[0], data)
message_queues[s].put(data) #收到的数据先放到queue里,一会返回给客户端
if s not in outputs:
outputs.append(s) #为了不影响处理与其它客户端的连接 , 这里不立刻返回数据给客户端 else:#如果收不到data代表什么呢? 代表客户端断开了呀
print("客户端断开了",s) if s in outputs:
outputs.remove(s) #清理已断开的连接 inputs.remove(s) #清理已断开的连接 del message_queues[s] ##清理已断开的连接 for s in writeable:
try :
next_msg = message_queues[s].get_nowait() except queue.Empty:
print("client [%s]" %s.getpeername()[0], "queue is empty..")
outputs.remove(s) else:
print("sending msg to [%s]"%s.getpeername()[0], next_msg)
s.send(next_msg.upper()) for s in exeptional:
print("handling exception for ",s.getpeername())
inputs.remove(s)
if s in outputs:
outputs.remove(s)
s.close() del message_queues[s]
client
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li' import socket
import sys messages = [ b'This is the message. ',
b'It will be sent ',
b'in parts.',
]
server_address = ('localhost', 10000) # Create a TCP/IP socket
socks = [ socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM),
socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM),
] # Connect the socket to the port where the server is listening
print('connecting to %s port %s' % server_address)
for s in socks:
s.connect(server_address) for message in messages: # Send messages on both sockets
for s in socks:
print('%s: sending "%s"' % (s.getsockname(), message) )
s.send(message) # Read responses on both sockets
for s in socks:
data = s.recv(1024)
print( '%s: received "%s"' % (s.getsockname(), data) )
if not data:
print(sys.stderr, 'closing socket', s.getsockname() )
复制代码
selectors模块
import selectors
import socket sel = selectors.DefaultSelector() def accept(sock, mask):
conn, addr = sock.accept() # Should be ready
print('accepted', conn, 'from', addr)
conn.setblocking(False)
sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read) def read(conn, mask):
data = conn.recv(1000) # Should be ready
if data:
print('echoing', repr(data), 'to', conn)
conn.send(data) # Hope it won't block
else:
print('closing', conn)
sel.unregister(conn)
conn.close() sock = socket.socket()
sock.bind(('localhost', 10000))
sock.listen(100)
sock.setblocking(False)
sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept) while True:
events = sel.select()
for key, mask in events:
callback = key.data
callback(key.fileobj, mask)