原文链接：http://www.cnblogs.com/Black-rainbow/p/9057317.html

昨日内容回顾

I/O模型，面试会问道

I/O操作，不占用CPU，它内部有一个专门的处理I/O模块

print和写log属于I/O操作，它不占用CPU

线程

GIL保证一个进程中的多个线程在同一时刻只有一个可以被CPU执行

后续的项目，特别是处理网络请求，非常多。

 

实例化一个Lock()，它就是一个互斥锁

LOCK和RLOCK

互斥锁LOCK

死锁

rlock递归锁

递归锁不会发生死锁现象

 

2个进程中的线程，不会受到GIL影响。

GIL是针对一个进程中的多个线程，同一事件，只能有一个线程访问CPU

针对GIL的CPU利用率问题

起多个进程，就可以解决CPU利用率问题。

 

昨天的科学家吃面的例子，它不能用一把锁，必须2个锁。

def eat1(noodle_lock,fork_lock,name):
noodle_lock.acquire()
print('%s抢到了面'%name)
fork_lock.acquire()
print('%s抢到了叉子'%name)
print('%s正在吃面'%name)
fork_lock.release()
print('%s归还了叉子' % name)
noodle_lock.release()
print('%s归还了面' % name)　　

看下图

假设有三个人，

A要面和叉子

B只要面

C只要叉子

如果只有一个锁，那么就无法处理这3个人的需求，会发生数据不安全的情况。

 

semaphore 在一开始固定一个线程的流量

condition 通过一个信号控制线程的流量

event 通过一个信号控制所有线程

timer 定时器

队列 线程数据安全

线程池

能够在多线程的基础上进一步节省内存和时间开销

 一、引子

之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。

 随着我们对于效率的追求不断提高，基于单线程来实现并发又成为一个新的课题，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。

 

　　为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态

 　　cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长

 

　　ps：在介绍进程理论时，提及进程的三种执行状态，而线程才是执行单位，所以也可以将上图理解为线程的三种状态 

　　 一：其中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。

　　为此我们可以基于yield来验证。yield本身就是一种在单线程下可以保存任务运行状态的方法，我们来简单复习一下：

#1 yiled可以保存状态，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级
#2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换

#串行执行
import time
def consumer(res):
'''任务1:接收数据,处理数据'''
pass

def producer():
'''任务2:生产数据'''
res=[]
for i in range(10000000):
res.append(i)
return res

start=time.time()
#串行执行
res=producer()
consumer(res) #写成consumer(producer())会降低执行效率
stop=time.time()
print(stop-start) #1.5536692142486572

#基于yield并发执行
import time
def consumer():
'''任务1:接收数据,处理数据'''
while True:
x=yield

def producer():
'''任务2:生产数据'''
g=consumer()
next(g)
for i in range(10000000):
g.send(i)

start=time.time()
#基于yield保存状态,实现两个任务直接来回切换,即并发的效果
#PS:如果每个任务中都加上打印,那么明显地看到两个任务的打印是你一次我一次,即并发执行的.
producer()

stop=time.time()
print(stop-start) #2.0272178649902344

单纯地切换反而会降低运行效率

二：第一种情况的切换。在任务一遇到io情况下，切到任务二去执行，这样就可以利用任务一阻塞的时间完成任务二的计算，效率的提升就在于此。

import time
def consumer():
'''任务1:接收数据,处理数据'''
while True:
x=yield

def producer():
'''任务2:生产数据'''
g=consumer()
next(g)
for i in range(10000000):
g.send(i)
time.sleep(2)

start=time.time()
producer() #并发执行,但是任务producer遇到io就会阻塞住,并不会切到该线程内的其他任务去执行

stop=time.time()
print(stop-start)

yield无法做到遇到io阻塞

对于单线程下，我们不可避免程序中出现io操作，但如果我们能在自己的程序中（即用户程序级别，而非操作系统级别）控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算，这样就保证了该线程能够最大限度地处于就绪态，即随时都可以被cpu执行的状态，相当于我们在用户程序级别将自己的io操作最大限度地隐藏起来，从而可以迷惑操作系统，让其看到：该线程好像是一直在i算，io比较少，从而更多的将cpu的执行权限分配给我们线程。

     协程的本质就是在单线程下，由用户自己控制一个任务遇到io阻塞了就切换另外一个任务去执行，以此来提升效率。为了实现它，我们需要找寻一种可以同时满足以下条件的解决方案：

#1. 可以控制多个任务之间的切换，切换之前将任务的状态保存下来，以便重新运行时，可以基于暂停的位置继续执行。
#2. 作为1的补充：可以检测io操作，在遇到io操作的情况下才发生切换

二、协程介绍 

 协程：是单线程成下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话 说明了什么是协程：协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。

需要强调的是：

#1. python的线程属于内核级别的，即由操作系统控制调度（如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限，切换其他线程运行）
#2. 单线程内开启协程，一旦遇到io，就会从应用程序级别（而非操作系统）控制切换，以此来提升效率（！！！非io操作的切换与效率无关）

对比操作系统控制线程的切换，用户在单线程内控制协程的切换，优点如下：

#1. 协程的切换开销更小，属于程序级别的切换，操作系统完全感知不到，因而更加轻量级
#2. 单线程内就可以实现并发的效果，最大限度地利用cpu

缺点如下：

#1. 协程的本质是单线程下，无法利用多核，可以是一个程序开启多个进程，每个进程内开启多个线程，每个线程内开启协程
#2. 协程指的是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程

总结协程特点：

　　1.　必须在只有一个单线程里实现并发

　　2.　修改共享数据不需要加锁

　　3.　用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈

　　4.　附加：一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程（如何实现检测IO，yield、greenlet都无法实现，就用到了gevent模块（select机制））

 

三、Greenlet模块

简介：

Greenlet是python的一个C扩展，来源于Stackless python，旨在提供可自行调度的“微线程”，即协程。generator实现的协程在yield value时只能将value返回给调用者（caller）。而在greenlet中，target.switch(value)可以切换到指定的协程（target），然后yield value。greenlet用switch来表示协程的切换，从一个协程切换到另一个协程需要显式指定。

 

安装：pip3 install greenlet

from greenlet import greenlet

def eat(name):
print('%s eat 1' %name)
g2.switch('egon')
print('%s eat 2' %name)
g2.switch()
def play(name):
print('%s play 1' %name)
g1.switch()
print('%s play 2' %name)

g1=greenlet(eat)
g2=greenlet(play)

g1.switch('egon')#可以在第一次switch时传入参数，以后都不需要

greenlet实现状态 切换

单纯的切换（在没有io的情况下或者没有重复开辟内存空间的操作），反而会降低程序的执行速度

#顺序执行
import time
def f1():
res=1
for i in range(100000000):
res+=i

def f2():
res=1
for i in range(100000000):
res*=i

start=time.time()
f1()
f2()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) #10.985628366470337

#切换
from greenlet import greenlet
import time
def f1():
res=1
for i in range(100000000):
res+=i
g2.switch()

def f2():
res=1
for i in range(100000000):
res*=i
g1.switch()

start=time.time()
g1=greenlet(f1)
g2=greenlet(f2)
g1.switch()
stop=time.time()
print('run time is %s' %(stop-start)) # 52.763017892837524

效率对比

greenlet只是提供了一种比generator更加便捷的切换方式，当切到一个任务执行时如果遇到io，那就原地阻塞，仍然是没有解决遇到IO自动切换来提升效率的问题。

单线程里的这20个任务的代码通常会既有计算操作又有阻塞操作，我们完全可以在执行任务1时遇到阻塞，就利用阻塞的时间去执行任务2。。。。如此，才能提高效率，这就用到了Gevent模块。

 

greenlet不是创造协程的模块

它是用来做多个协程任务切换的

它到底时怎么实现切换的呢？

from greenlet import greenlet

def func():
print(123)

def func2():
print(456)

g1 = greenlet(func)  # 实例化
g2 = greenlet(func2)
g1.switch()  # 开始运行，它会运行到下一个switch结束，否则一直运行　　

执行输出：123

from greenlet import greenlet

def test1():
print(12)
gr2.switch()
print(34)

def test2():
print(56)
gr1.switch()
print(78)

gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()　　

执行输出：

执行过程：

当创建一个greenlet时，首先初始化一个空的栈，switch到这个栈的时候，会运行在greenlet构造时传入的函数（首先在test1中打印12），如果在这个函数（test1）中switch到其它协程（到了test2打印34），那么该协程会被挂起，等到切换回来（在test2中切换回来打印34）.当这个协程对应函数执行完毕，那么这个协程就变成dead状态。

　　注意 上面没有打印test2的最后一行输出78，因为在test2中切换到gr1之后挂起，但是没有地方再切换回来。这个可能造成泄露，后面细说。

 

上面的例子，有几个缺点

1.手动切换

2.不能规避I/O操作（睡眠）

 

四、Gevent模块 

安装：pip3 install 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扩展模块形式投入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。

g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)创建一个协程对象g1，spawn括号内第一个参数是函数名，如eat，后面可以有多个参数，可以是位置实参或关键字实参，都是传给函数eat的

g2=gevent.spawn(func2)

g1.join() #等待g1结束

g2.join() #等待g2结束

#或者上述两步合作一步：gevent.joinall([g1,g2])

g1.value#拿到func1的返回值

用法介绍

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

import gevent
import time
def eat():
print('eat food 1')
time.sleep(2)
print('eat food 2')

def play():
print('play 1')
time.sleep(1)
print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

遇到io主动切换

我们可以用threading.current_thread().getName()来查看每个g1和g2，查看的结果为DummyThread-n，即假线程

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import threading
import gevent
import time
def eat():
print(threading.current_thread().getName())
print('eat food 1')
time.sleep(2)
print('eat food 2')

def play():
print(threading.current_thread().getName())
print('play 1')
time.sleep(1)
print('play 2')

g1=gevent.spawn(eat)
g2=gevent.spawn(play)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

查看threading.current_thread().getName()

 

真正能实现协程的模块gevent

import gevent

def eat():
print('eating1')
print('eating2')

g1 = gevent.spawn(eat)  # 创建一个协程对象g1　　

执行输出为空，表示它还没执行。

import gevent

def eat():
print('eating1')
print('eating2')

g1 = gevent.spawn(eat)  # 创建一个协程对象g1
g1.join()  # 等待g1结束　　

执行输出：

import time
import gevent

def eat():
print('eating1')
time.sleep(1)
print('eating2')

def play():
print('playing1')
time.sleep(1)
print('playing2')

g1 = gevent.spawn(eat)  # 创建一个协程对象g1
g2 = gevent.spawn(play)
g1.join()  # 等待g1结束
g2.join()

执行输出：

 

 

 如果想顺序执行呢？需要用到gevent.sleep

import gevent

def eat():
print('eating1')
gevent.sleep(1)  # 延时调用
print('eating2')

def play():
print('playing1')
gevent.sleep(1)  # 延时调用
print('playing2')

g1 = gevent.spawn(eat)  # 创建一个协程对象g1
g2 = gevent.spawn(play)
g1.join()  # 等待g1结束
g2.join()　　

执行输出：

如果想让协程执行time.sleep()呢？由于默认，协程无法识别time.sleep()方法，需要导入一个模块monkey

monkey patch（猴子补丁）

用来在运行时动态修改已有的代码，而不需要修改原始代码。

from gevent import monkey;

monkey.patch_all()
# 它会把下面导入的所有的模块中的IO操作都打成一个包，gevent就能够认识这些IO了
import time
import gevent

def eat():
print('eating1')
time.sleep(1)  # 延时调用
print('eating2')

def play():
print('playing1')
time.sleep(1)  # 延时 调用
print('playing2')

g1 = gevent.spawn(eat)  # 创建一个协程对象g1
g2 = gevent.spawn(play)
g1.join()  # 等待g1结束
g2.join()　　

执行输出：

 

结论：

使用gevent模块来执行多个函数，表示在这些函数遇到IO操作的时候可以在同一个线程中进行切换
利用其他任务的IO阻塞时间来切换到其他的任务继续执行

前提是：

spawn来发布协程任务
join负责开启并等待任务执行结束
gevent本身不认识其他模块中的IO操作，但是如果我们在导入其他模块之前执行from gevent import monkey;monkey.patch_all()  这行代码，必须在文件最开头
gevent就能够认识在这句话之后导入的模块中的所有IO操作了

五、Gevent之同步与异步

from gevent import spawn,joinall,monkey;monkey.patch_all()

import time
def task(pid):
"""
Some non-deterministic task
"""
time.sleep(0.5)
print('Task %s done' % pid)

def synchronous():  # 同步
for i in range(10):
task(i)

def asynchronous(): # 异步
g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
joinall(g_l)
print('DONE')

if __name__ == '__main__':
print('Synchronous:')
synchronous()
print('Asynchronous:')
asynchronous()
#  上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。
#  初始化的greenlet列表存放在数组threads中，此数组被传给gevent.joinall 函数，
#  后者阻塞当前流程，并执行所有给定的greenlet任务。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。　　

当一个任务执行时，依赖另外一个任务的结果时，这种情况不适合异步，只能用同步

Gevent之应用举例一 

 手动安装模块requests

pip3 install requests

from gevent import monkey;

monkey.patch_all()
import gevent
import requests
import time

def get_page(url):
print('GET: %s' % url)
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
print('%d bytes received from %s' % (len(response.text), url))
pass

start_time = time.time()
gevent.joinall([
gevent.spawn(get_page, 'https://www.python.org/'),
gevent.spawn(get_page, 'https://www.yahoo.com/'),
gevent.spawn(get_page, 'https://github.com/'),
])
stop_time = time.time()
print('run time is %s' % (stop_time - start_time))

协程应用，爬虫

等待网页请求结果时，去执行其它任务

红色表示等待，绿色表示是执行任务

另外一个爬虫的例子：

对比使用普通函数和使用协程，谁更快一点

由于操作系统，访问一次网页后，会有缓存。

所以测试时，先访问一遍网页。再分别测试协程和普通函数。

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from urllib.request import urlopen
import gevent
import time

def get_page(url):
res = urlopen(url)
# print(len(res.read()))

url_lst = [
'http://www.baidu.com',
'http://www.sogou.com',
'http://www.sohu.com',
'http://www.qq.com',
'http://www.cnblogs.com',
]
start = time.time()
gevent.joinall([gevent.spawn(get_page, url) for url in url_lst])
print('先执行一次', time.time() - start)
start = time.time()
gevent.joinall([gevent.spawn(get_page, url) for url in url_lst])
print('协程', time.time() - start)
start = time.time()
for url in url_lst: get_page(url)
print('普通', time.time() - start)　　

执行输出： 

结论

关于爬虫，可以使用协程，它的速度更快。

 

Gevent之应用举例二  

通过gevent实现单线程下的socket并发

注意：from gevent import monkey;monkey.patch_all()一定要放到导入socket模块之前，否则gevent无法识别socket的阻塞

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from socket import *
import gevent

#如果不想用money.patch_all()打补丁,可以用gevent自带的socket
# from gevent import socket
# s=socket.socket()

def server(server_ip,port):
s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
s.bind((server_ip,port))
s.listen(5)
while True:
conn,addr=s.accept()
gevent.spawn(talk,conn,addr)

def talk(conn,addr):
try:
while True:
res=conn.recv(1024)
print('client %s:%s msg: %s' %(addr[0],addr[1],res))
conn.send(res.upper())
except Exception as e:
print(e)
finally:
conn.close()

if __name__ == '__main__':
server('127.0.0.1',8080)

server

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))

while True:
msg=input('>>: ').strip()
if not msg:continue

client.send(msg.encode('utf-8'))
msg=client.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))

client

from threading import Thread
from socket import *
import threading

def client(server_ip,port):
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内，即局部名称空间内，放在函数外则被所有线程共享，则大家公用一个套接字对象，那么客户端端口永远一样了
c.connect((server_ip,port))

count=0
while True:
c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode('utf-8'))
msg=c.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))
count+=1
if __name__ == '__main__':
for i in range(500):
t=Thread(target=client,args=('127.0.0.1',8080))
t.start()

多线程并发多个客户端

进程5个，线程20个，协程500个 —— 通用的组合 —— 50000qps

0.3s以内，用户是感觉不到的

只有进程能处理并行

重点掌握进程，线程，协程

这3者之间的区别，优缺点，理论知识。面试会问道。

 

明天默写：

socket_server

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import socket
import gevent
def async_talk(conn):
try:
while True:
conn.send(b'hello')
ret = conn.recv(1024)
print(ret)
finally:
conn.close()
sk = socket.socket()
sk.bind(('127.0.0.1',9000))
sk.listen()
while True:
conn,addr = sk.accept()
gevent.spawn(async_talk,conn)
sk.close()　　

socket_client

import socket
from threading import Thread
def socket_client():
sk = socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',9000))
while True:
print(sk.recv(1024))
sk.send(b'bye')
sk.close()
for i in range(500):
Thread(target=socket_client).start()

　　

 

 

 

 

 

　　

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Black-rainbow/p/9057317.html