比线程更NB的存在
阅读目录
- 一 引子
- 二 协程介绍
- 三 Greenlet模块
- 四 Gevent模块
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
import time # 串行执行其实要更快
def pro():
l = []
for i in range(10000):
l.append(i)
return l def consumer(l):
for i in l:
print(i)
start = time.time()
l = pro()
consumer(l)
print(time.time() - start) # 使用yield 实现切换
# def conn():
# while 1:
# n = yield
# print('干掉了%s'%n)
#
# def pro():
# n = conn()
# next(n)
# for i in range(10000):
# print('生产了%s' % i)
# n.send(i)
#
# start = time.time()
# pro()
# print(time.time() - start) #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. 单纯地切换反而会降低运行效率
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)# 想要在阻塞时切换到其他任务执行 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阻塞就切换任务
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计算,io比较少,从而更多的将cpu的执行权限分配给我们的线程。
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
协程介绍
协程: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。、
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
总结协程特点:
- 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
- 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))
Greenlet模块
安装 :pip3 install greenlet
from greenlet import greenlet# 在单线程中切换状态的模块
import time
def eat1(name):
print('%s吃鸡腿'%name)
time.sleep(2)
g2.switch('Eva')
print('%s吃炸鸡'%name)
g2.switch() def eat2(name):
print('%s喝啤酒'%name)
g1.switch()
time.sleep(2)
print('%s喝可乐'%name) g1 = greenlet(eat1)
g2 = greenlet(eat2) g1.switch('egon')# g1 g2 调用时,第一次调用给参数即可
greenlet模块的第一次切换
上述完全模拟了单纯的切换,但是......在没有遇到IO操作或者开辟重复空间的情况下,反而会降低程序的执行效率。
from greenlet import greenlet# 在单线程中切换状态的模块
import time def func1():
s = 0
for i in range(100000000):
s += i def func2():
s = 1
for i in range(100000000):
s *= i start = time.time()
func1()
func2()
print('这是一个串行的程序,消耗时间为%s'%(time.time() - start)) from concurrent.
def func1():
s = 0
for i in range(100000000):
s += i
f2.switch()# 遇到switch 马上切换到f2指向的func2去执行,此时会冻结func1 def func2():
s = 1
for i in range(100000000):
s *= i
f1.switch()
start = time.time()
f1 = greenlet(func1)
f2 = greenlet(func2)
f1.switch()# 在这里 会调用g1指向的func1,如果在func1中没有再次遇到switch,会一直执行下去
print('这是一个并行的程序,消耗时间为%s'%(time.time() - start))
单纯的切换就是降低效率
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。
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。
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
介绍一下Gevent
import gevent # 封装了greenlet模块,帮助切换工作。gevent在实现了切换程序的基础上,还实现了规避IO
import time
def fn1():
print('1 2 3 4')
# time.sleep(1)
gevent.sleep(1)
print('3 2 3 4') def fn2():
print('2 2 3 4')
# time.sleep(1) #gevent 不识别其他模块的IO请求。怎么办?
gevent.sleep(1)
print('再来一次') g1 = gevent.spawn(fn1)# 异步提交任务,gevent遇到自己认识的IO阻塞,就会切换
g2 = gevent.spawn(fn2)
# g1.join()
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])
Gevent的智能性
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()# 意思是指将从这一行以下,导入的所有IO模块都封装进gevent,也就是让gevent识别
import time
def fn1():
print('1 2 3 4')
time.sleep(1)
print('3 2 3 4') def fn2():
print('2 2 3 4')
time.sleep(1)
print('再来一次') g1 = gevent.spawn(fn1)# 异步提交任务,gevent遇到自己认识的IO阻塞,就会切换
g2 = gevent.spawn(fn2)
# g1.join()
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])
能被识别其他IO的操作
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 gevent
import time
from threading import current_thread
def fn1():
print(current_thread().name) # DummyThread-1 dummy 虚拟的
print('1 2 3 4')
time.sleep(1)
print('3 2 3 4') def fn2():
print(current_thread().name)
print('2 2 3 4')
time.sleep(1)
print('再来一次') g1 = gevent.spawn(fn1)
g2 = gevent.spawn(fn2)
gevent.joinall([g1,g2])
current_thread().name
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent
import time def task(a):
time.sleep(1)
print(a) def sync_func():
for i in range(10):
task(i) def async_func():# 异步,虽然是单线程,但是使用gevent模块,当某一个协程发生io时,马上切换到其他协程去执行
l = []
for i in range(10):
l.append(gevent.spawn(task,i))# 提交任务,传参
gevent.joinall(l) start = time.time()
sync_func()
print(time.time() - start) start = time.time()
async_func()
print(time.time() - start)
gevent的同步与异步
Gevent之应用举例一
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent
import time
import requests
def get_result(url):
res = requests.get(url)
print(url,res.status_code,len(res.text)) url_l = ['http://www.baidu.com',
'https://www.jd.com',
'http://www.apache.com',
'http://www.taobao.com',
'http://www.qq.com',
'http://www.python.org',
'http://www.mi.com',
'http://www.cnblogs.com'] def sync_func(url_l):
'''同步调用'''
for url in url_l:
get_result(url) def async_func(url_l):
'''异步'''
l = []
for url in url_l:
l.append(gevent.spawn(get_result,url))
gevent.joinall(l) start = time.time()
sync_func(url_l)
print('sync:',time.time() - start) start = time.time()
async_func(url_l)
print('async:',time.time() - start)
爬虫示例
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
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
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
多线程并发多个客户端
s
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