Python gevent学习笔记-2
在上一篇里面介绍了gevent的最主要的功能,先来来了解一下gevent里面一些更加高级的功能。
事件
事件是一种可以让greenlet进行异步通信的手段。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
|
import gevent from gevent.event import AsyncResult a = AsyncResult() def setter(): """ After 3 seconds set wake all threads waiting on the value of a. """ gevent.sleep( 3 ) a. set () def waiter(): """ After 3 seconds the get call will unblock. """ a.get() # blocking print 'I live!' gevent.joinall([ gevent.spawn(setter), gevent.spawn(waiter), ]) |
AsyncResult 是 event对象的扩展能够让你来发送值并且带有一定延迟。这种功能被成为feature或deferred,当它拿到一个未来的值的引用时,能够在任意安排好的时间内让它起作用。
队列
队列是一个有序的数据集合,通常有 put/get 的操作,这样能让队列在有在有greenletJ进行操作的时候能够进行安全的管理。
例如,如果greenlet从队列中取出了一项数据,那么这份数据就不能被另一个greenlet取出。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
|
import gevent from gevent.queue import Queue tasks = Queue() def worker(n): while not tasks.empty(): task = tasks.get() print ( 'Worker %s got task %s' % (n, task)) gevent.sleep( 0 ) print ( 'Quitting time!' ) def boss(): for i in xrange ( 1 , 25 ): tasks.put_nowait(i) gevent.spawn(boss).join() gevent.joinall([ gevent.spawn(worker, 'steve' ), gevent.spawn(worker, 'john' ), gevent.spawn(worker, 'nancy' ), ]) |
执行的结果如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
|
Worker steve got task 1 Worker john got task 2 Worker nancy got task 3 Worker steve got task 4 Worker nancy got task 5 Worker john got task 6 Worker steve got task 7 Worker john got task 8 Worker nancy got task 9 Worker steve got task 10 Worker nancy got task 11 Worker john got task 12 Worker steve got task 13 Worker john got task 14 Worker nancy got task 15 Worker steve got task 16 Worker nancy got task 17 Worker john got task 18 Worker steve got task 19 Worker john got task 20 Worker nancy got task 21 Worker steve got task 22 Worker nancy got task 23 Worker john got task 24 Quitting time ! Quitting time ! Quitting time ! |
队列的 put/get 操作在需要的情况下也可以阻塞程序的执行。
put 和 get 操作都有非阻塞的副本,就是 put_nowait 和 get_nowait。
在下面代码的例子里,运行一个叫boss的方法,同时运行worker方法,并且对队列有一个限制:队列的子项不能超过3个。这个限制意味着 put 操作在队列里面有足够空间之前会阻塞。相反,如果队列里没有任何子项,get操作会阻塞,同时也需要超时的机制,当一个操作在阻塞超过一定时间后会抛出异常。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
|
import gevent from gevent.queue import Queue, Empty tasks = Queue(maxsize = 3 ) def worker(n): try : while True : task = tasks.get(timeout = 1 ) # decrements queue size by 1 print ( 'Worker %s got task %s' % (n, task)) gevent.sleep( 0 ) except Empty: print ( 'Quitting time!' ) def boss(): """ Boss will wait to hand out work until a individual worker is free since the maxsize of the task queue is 3. """ for i in xrange ( 1 , 10 ): tasks.put(i) print ( 'Assigned all work in iteration 1' ) for i in xrange ( 10 , 20 ): tasks.put(i) print ( 'Assigned all work in iteration 2' ) gevent.joinall([ gevent.spawn(boss), gevent.spawn(worker, 'steve' ), gevent.spawn(worker, 'john' ), gevent.spawn(worker, 'bob' ), ]) |
代码的执行结果如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
|
Worker steve got task 1 Worker john got task 2 Worker bob got task 3 Worker steve got task 4 Worker bob got task 5 Worker john got task 6 Assigned all work in iteration 1 Worker steve got task 7 Worker john got task 8 Worker bob got task 9 Worker steve got task 10 Worker bob got task 11 Worker john got task 12 Worker steve got task 13 Worker john got task 14 Worker bob got task 15 Worker steve got task 16 Worker bob got task 17 Worker john got task 18 Assigned all work in iteration 2 Worker steve got task 19 Quitting time ! Quitting time ! Quitting time ! |
组和池
组是一个由greenlet组成的集合,并且能够被统一管理。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
import gevent from gevent.pool import Group def talk(msg): for i in xrange ( 3 ): print (msg) g1 = gevent.spawn(talk, 'bar' ) g2 = gevent.spawn(talk, 'foo' ) g3 = gevent.spawn(talk, 'fizz' ) group = Group() group.add(g1) group.add(g2) group.join() group.add(g3) group.join() |
这在管理一组异步任务的时候会很有用。
Group还提供了一个API来分配成组的greenlet任务,并且通过不同的方法来获取结果。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
|
import gevent from gevent import getcurrent from gevent.pool import Group group = Group() def hello_from(n): print ( 'Size of group' , len (group)) print ( 'Hello from Greenlet %s' % id (getcurrent())) group. map (hello_from, xrange ( 3 )) def intensive(n): gevent.sleep( 3 - n) return 'task' , n print ( 'Ordered' ) ogroup = Group() for i in ogroup.imap(intensive, xrange ( 3 )): print (i) print ( 'Unordered' ) igroup = Group() for i in igroup.imap_unordered(intensive, xrange ( 3 )): print (i) |
执行结果如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
Size of group 3 Hello from Greenlet 10769424 Size of group 3 Hello from Greenlet 10770544 Size of group 3 Hello from Greenlet 10772304 Ordered ( 'task' , 0 ) ( 'task' , 1 ) ( 'task' , 2 ) Unordered ( 'task' , 2 ) ( 'task' , 1 ) ( 'task' , 0 ) |
池是用来处理当拥有动态数量的greenlet需要进行并发管理(限制并发数)时使用的。
这在处理大量的网络和IO操作的时候是非常需要的。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
import gevent from gevent.pool import Pool pool = Pool( 2 ) def hello_from(n): print ( 'Size of pool' , len (pool)) pool. map (hello_from, xrange ( 3 )) |
1
2
3
|
Size of pool 2 Size of pool 2 Size of pool 1 |
经常在创建gevent驱动程序的时候,整个服务需要围绕一个池的结构来执行。
锁和信号量
信号量是低级别的同步机制,能够让greenlet在执行的时候互相协调并且限制其并发数。信号量暴露了两个方法,acquire 和 release。如果信号量范围变成0,那么它会阻塞住直到另一个greenlet释放它的获得物。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
from gevent import sleep from gevent.pool import Pool from gevent.coros import BoundedSemaphore sem = BoundedSemaphore( 2 ) def worker1(n): sem.acquire() print ( 'Worker %i acquired semaphore' % n) sleep( 0 ) sem.release() print ( 'Worker %i released semaphore' % n) def worker2(n): with sem: print ( 'Worker %i acquired semaphore' % n) sleep( 0 ) print ( 'Worker %i released semaphore' % n) pool = Pool() pool. map (worker1, xrange ( 0 , 2 )) pool. map (worker2, xrange ( 3 , 6 )) |
一下是代码的执行结果:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
Worker 0 acquired semaphore Worker 1 acquired semaphore Worker 0 released semaphore Worker 1 released semaphore Worker 3 acquired semaphore Worker 4 acquired semaphore Worker 3 released semaphore Worker 4 released semaphore Worker 5 acquired semaphore Worker 5 released semaphore |
如果把信号量的数量限制为1那么它就成为了锁。它经常会在多个greenlet访问相同资源的时候用到。
本地线程
Gevent还能够让你给gevent上下文来指定那些数据是本地的。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
import gevent from gevent.local import local stash = local() def f1(): stash.x = 1 print (stash.x) def f2(): stash.y = 2 print (stash.y) try : stash.x except AttributeError: print ( "x is not local to f2" ) g1 = gevent.spawn(f1) g2 = gevent.spawn(f2) gevent.joinall([g1, g2]) |
以下是执行结果:
1
2
3
|
1 2 x is not local to f2 |
很多集成了gevent的框架把HTTP的session对象存在gevent 本地线程里面。比如下面的例子:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
|
from werkzeug.local import LocalProxy from werkzeug.wrappers import Request from contextlib import contextmanager from gevent.wsgi import WSGIServer _requests = local() request = LocalProxy( lambda : _requests.request) @contextmanager def sessionmanager(environ): _requests.request = Request(environ) yield _requests.request = None def logic(): return "Hello " + request.remote_addr def application(environ, start_response): status = '200 OK' with sessionmanager(environ): body = logic() headers = [ ( 'Content-Type' , 'text/html' ) ] start_response(status, headers) return [body] WSGIServer(('', 8000 ), application).serve_forever() |
子进程
在gevent 1.0版本中,gevent.subprocess 这个库被添加上。这个库能够让子进程相互协调地执行。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
import gevent from gevent.subprocess import Popen, PIPE def cron(): while True : print "cron" gevent.sleep( 0.2 ) g = gevent.spawn(cron) sub = Popen([ 'sleep 1; uname' ], stdout = PIPE, shell = True ) out, err = sub.communicate() g.kill() print out.rstrip() |
执行结果:
1
2
3
4
5
6
|
cron cron cron cron cron Linux |
Python gevent学习笔记-2的更多相关文章
- Python gevent学习笔记
gevent是Python的一个用于网络IO的函数库,其中应用到了 coroutine(协同程序) 的思想.首先来了解下目前网络框架的几种基本的网络I/O模型: 阻塞式单线程:这是最基本的I/O模型, ...
- 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark ...
- Python Click 学习笔记(转)
原文链接:Python Click 学习笔记 Click 是 Flask 的团队 pallets 开发的优秀开源项目,它为命令行工具的开发封装了大量方法,使开发者只需要专注于功能实现.恰好我最近在开发 ...
- 0003.5-20180422-自动化第四章-python基础学习笔记--脚本
0003.5-20180422-自动化第四章-python基础学习笔记--脚本 1-shopping """ v = [ {"name": " ...
- Python Flask学习笔记之模板
Python Flask学习笔记之模板 Jinja2模板引擎 默认情况下,Flask在程序文件夹中的templates子文件夹中寻找模板.Flask提供的render_template函数把Jinja ...
- Python Flask学习笔记之Hello World
Python Flask学习笔记之Hello World 安装virtualenv,配置Flask开发环境 virtualenv 虚拟环境是Python解释器的一个私有副本,在这个环境中可以安装私有包 ...
- 获取字段唯一值工具- -ArcPy和Python案例学习笔记
获取字段唯一值工具- -ArcPy和Python案例学习笔记 目的:获取某一字段的唯一值,可以作为工具使用,也可以作为函数调用 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui# ...
- Python高级学习笔记
Python高级学习笔记,此笔记中包含Linux操作系统.Html+CSS+JS.网络协议等. 所有思维导图为本人亲手所画,请勿用于商用. 大哥们,求点赞哦. 第一天笔记:链接 第二天笔记:链接 第三 ...
- Python入门学习笔记4:他人的博客及他人的学习思路
看其他人的学习笔记,可以保证自己不走弯路.并且一举两得,即学知识又学方法! 廖雪峰:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958 ...
随机推荐
- linux服务器网络配置
一.配置linux服务器的网络 手动修改配置网卡文件 先检查网卡是否正常 lspci |grep Ether 与网卡相关的TCP/IP网络配置文件位置 /etc/sysconfig/network-s ...
- webservice ssl双向认证配置
1.在tomcat中安装axis2插件 2.生成证书,用jdk自带的keytool 服务端 keytool -genkey -alias Server -dname "CN=192.168. ...
- LeakCanary 的使用遇到的弯路
基本上来源是: http://www.liaohuqiu.net/cn/posts/leak-canary-read-me/ 1. demon 中自带的android_v7兼容包有问题的,建议自己使 ...
- android环境部署(1)
1.首先是eclipse(现在拿eclipse-standard-kepler-SR1-win32做实验): 下载地址:http://www.eclipse.org/downloads/downloa ...
- git学习——分支
分支 创建分支:git branch 如:git branch testing Git通过HEAD指针知道用户是在哪一个分支上工作. 切换分支用git checkout命令,注意:可以用git sta ...
- There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue问题解决
在linux系统下长时间进行性能測试,连续几次发生server假死无法连接上的情况,无奈仅仅能重新启动server.在測试路径下发现hs_err_pid17285.log文件,打开文件查看其主要内容例 ...
- 正确的使用字符串String
字符串作为所有编程语言中使用最频繁的一种基础数据类型.如果使用不慎,将会造成不必要的内存开销,为此而付出代价.而要优化此类型,从以下两点入手: 1.尽量少的装箱 2.避免分配额外的内存空间 先从第一点 ...
- android中几个很有用的的api
0x0001 public PackageInfo getPackageArchiveInfo (String archiveFilePath, int flags) Since: API Level ...
- Android开发之用双缓冲技术绘图
双缓冲技术主要用在画图,动画效果上,其原理就是:将资源先载入到缓冲区,然后再将缓冲区整个载入到View上面去. 双缓冲技术可以有效防止闪烁,提高显示质量. DrawView.java: package ...
- 【LeetCode】two num 利用comparable接口 对对象进行排序
题目two num 题意:给定一个整数数组和一个目标值.要求在数组中找到两个数.使得它们的和相加等于目标值.而且返回两个数的下标 思路:1.假设使用暴力,时间复杂度为O(n^2) 2.能够先将全部数进 ...