35、concurrent.futures模块与协程

concurrent.futures  —Launching parallel tasks    concurrent.futures模块同时提供了进程池和线程池，它是将来的使用趋势，同样我们之前学习的进程池Pool和threadpool模块也可以使用。

对进程池疑惑的可以参阅：32进程池与回调函数http://www.cnblogs.com/liluning/p/7445457.html

对threadpool模块疑惑的可以看我闲暇时写的一段代码：（因为本人也不了解这个模块，代码里写的也是自己想当然的，如有问题请自行查阅资料）

#pip3 install threadpool  #需下载
import threadpool
import requests
import re
import os
 
#爬取网页
def get_page(url) :
    pattern = re.compile(r'<dd>.*?board-index.*?>(\d+)<.*?title="(.*?)".*?star.*?>(.*?)<.*?releasetime.*?>(.*?)<', re.S)
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200 :
    #status_code请求的状态码200为正常
        return (response.text,pattern,url)
 
#信息处理
def parse_page(info) :
    page_content,pattern,url = info
    print('<%s> parse [%s]'% (os.getpid(), url))
    res = re.findall(pattern,page_content)
    dic_l = []
    for item in res:
        dic = {
            'index':item[0],
            'title':item[1],
            'actor':item[2].strip()[3:],
            'time':item[3][5:]
        }
        dic_l.append(dic)
        print(dic)
    with open('movie_info.txt','a',encoding='utf-8') as f :
        for i in range(len(dic_l)) :
            parse_res = ('index:%s title:%s actor:%s time:%s\n' %(dic_l[i]['index'],dic_l[i]['title'],dic_l[i]['actor'],dic_l[i]['time']))
            f.write(parse_res)
 
if __name__ == '__main__':
    urls = [
        'http://maoyan.com/board/7',
        'http://maoyan.com/board/6',
        'http://maoyan.com/board/1',
        'http://maoyan.com/board/2',
        'http://maoyan.com/board/4',
    ]
    t = threadpool.ThreadPool(4)  #创建线程池
    for url in urls :
        res = threadpool.makeRequests(get_page,urls,parse_page(get_page(url)))
    #参数：执行函数，参数，回调函数
    [t.putRequest(req) for req in res]
    t.wait()

基于threadpool猫眼爬虫

一、concurrent.futures模块

1、官方文档

https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html#module-concurrent.futures

2、ProcessPoolExecutor（进程池）与ThreadPoolExecutor（线程池）

（进程池类与线程池类的方法使用等各方面基本相同）

1）导入

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor

2）创建

p = ProcessPoolExecutor(num)  #创建进程池
t = ThreadPoolExecutor(num)  #创建线程池

3）参数

num:要创建的进程数或线程数，如果省略，进程数将默认使用cpu_count()的值，线程数将默认使用cpu_count()*5的值

4）主要方法

submit(fn, *args, **kwargs)：在一个池工作进程中执行执行fn(args kwargs)执行，并返回一个表示可调用的执行的Future对象
map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：
shutdown(wait=True)：执行结束释放资源

3、应用

1）进程池

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import os,time
def task(n):
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**2
 
if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor()
    l=[]
    start=time.time()
    for i in range(10):
        obj=p.submit(task,i)
        l.append(obj)
    p.shutdown()
    print('='*30)
    print([obj for obj in l])
    print([obj.result() for obj in l])
    print(time.time()-start)

2）线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
import os,time
def task(n):
    print('%s:%s is running' %(threading.currentThread().getName(),os.getpid()))
    time.sleep(2)
    return n**2
 
if __name__ == '__main__':
    p=ThreadPoolExecutor()
    l=[]
    start=time.time()
    for i in range(10):
        obj=p.submit(task,i)
        l.append(obj)
    p.shutdown()
    print('='*30)
    print([obj.result() for obj in l])
    print(time.time()-start)

3）同步执行

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import os,time,random
def task(n):
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**2
 
if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor()
    start=time.time()
    for i in range(10):
        res=p.submit(task,i).result()
        print(res)
    print('='*30)
    print(time.time()-start)

4、回调函数 

不懂回调函数的看本章节首部有链接

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests, os, time
from threading import currentThread
def get_page(url):
    print('%s:<%s> is getting [%s]' %(currentThread().getName(),os.getpid(),url))
    response=requests.get(url)
    time.sleep(2)
    return {'url':url,'text':response.text}
def parse_page(res):
    res=res.result()  #注意值
    print('%s:<%s> parse [%s]' %(currentThread().getName(),os.getpid(),res['url']))
    with open('db.txt','a') as f:
        parse_res='url:%s size:%s\n' %(res['url'],len(res['text']))
        f.write(parse_res)
if __name__ == '__main__':
    p=ThreadPoolExecutor()
    urls = [
        'https://www.baidu.com',
        'http://www.openstack.org',
        'https://www.python.org',
        'http://www.sina.com.cn/'
    ]
 
    for url in urls:
        p.submit(get_page, url).add_done_callback(parse_page)
        #add_done_callback()回调函数
    p.shutdown()
    print('主',os.getpid())

5、map方法

map有疑惑可以阅览：19、内置函数和匿名函数http://www.cnblogs.com/liluning/p/7280832.html

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import os,time
def task(n):
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**2
 
if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor()
    obj=p.map(task,range(10))
    p.shutdown()
    print('='*30)
    print(list(obj))

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二、协程概念

1、定义

是单线程下的并发，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，即协程是由用户程序自己控制调度的。

2、注意

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）

3、优点

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

4、缺点

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

5、总结

1）必须在只有一个单线程里实现并发

2）修改共享数据不需加锁

3）用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈

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））

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三、greenlet模块

如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦），而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换

生成器：18、迭代器和生成器http://www.cnblogs.com/liluning/p/7274862.html

1、安装

pip3 install greenlet

2、使用

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

3、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

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。

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四、Gevent模块

1、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。

2、用法

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

3、遇到IO阻塞时会自动切换任务

import gevent
def eat(name):
    print('%s eat 1' %name)
    gevent.sleep(2)
    print('%s eat 2' %name)
 
def play(name):
    print('%s play 1' %name)
    gevent.sleep(1)
    print('%s play 2' %name)
 
g1=gevent.spawn(eat,'egon')
g2=gevent.spawn(play,name='egon')
g1.join()
g2.join()
#或者gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

上例gevent.sleep(2)模拟的是gevent可以识别的io阻塞,而time.sleep(2)或其他的阻塞,gevent是不能直接识别的需要用下面一行代码,打补丁,就可以识别了from gevent import monkey;monkey.patch_all()必须放到被打补丁者的前面，如time，socket模块之前或者我们干脆记忆成：要用gevent，需要将from gevent import monkey;monkey.patch_all()放到文件的开头

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_phone)
gevent.joinall([g1,g2])
print('主')

4、Gevent的同步与异步

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():
    for i in range(10):
        task(i)
 
def asynchronous():
    g_l=[spawn(task,i) for i in range(10)]
    joinall(g_l)
 
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。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。

5、Gevent实现爬虫

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))
 
start_time=time.time()
g1=gevent.spawn(get_page, 'https://www.python.org/')
g2=gevent.spawn(get_page, 'https://www.yahoo.com/')
g3=gevent.spawn(get_page, 'https://github.com/')
gevent.joinall([g1,g2,g3])
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

6、gevent实现单线程下的socket并发

通过gevent实现单线程下的socket并发（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)

服务端

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'))

客户端

7、多协程发送多个客户端

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
from socket import *
def talk(conn,addr):
    while True:
        data=conn.recv(1024)
        print('%s:%s %s' %(addr[0],addr[1],data))
        conn.send(data.upper())
    conn.close()
 
def server(ip,port):
    s = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    s.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR, 1)
    s.bind((ip,port))
    s.listen(5)
    while True:
        conn,addr=s.accept()
        gevent.spawn(talk,conn,addr)
    s.close()
 
if __name__ == '__main__':
    server('127.0.0.1', 8088)

服务端

from multiprocessing import Process
from socket import *
def client(server_ip,server_port):
    client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
    client.connect((server_ip,server_port))
    while True:
        client.send('hello'.encode('utf-8'))
        msg=client.recv(1024)
        print(msg.decode('utf-8'))
 
if __name__ == '__main__':
    for i in range(500):
        p=Process(target=client,args=('127.0.0.1',8088))
        p.start()

客户端