Python之路--协程/IO多路复用

引子:

　　之前学习过了,线程,进程的概念,知道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最求不断提高,基于单线程来实现并发又成为一个新的课题.即只用一个主线程的情况下实现并发.这样就可以节省创建线程进程所消耗的时间.

　　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),一种情况是任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算时间过长

　　

　　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。

　　协成的本质就是在单线程下,由用户自己控制一个任务遇到IO阻塞就切换另一个任务去执行,一次来提升效率.

#可以控制对个任务之间的切换,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.
#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,又称为为线程. 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.

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

　　一个协程遇到IO操作自动切换到其他协程

Greenlet模块

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

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的轻量级线程.Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部,但他们被协作式的调度.

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')

遇到IO主动切换

IO多路复用

IO多路复用作用:检查多个socket是否已经发生变化(是否连接成功/是否已经获取数据)(可读/可写)

当用户进程调用了select，那么整个进程会被block，而同时，kernel会“监视”所有select负责的socket，当任何一个socket中的数据准备好了，select就会返回。

三种模式:

　　select：最多1024个socket；循环去检测。

　　poll：不限制监听socket个数；循环去检测（水平触发）。

　　epoll：不限制监听socket个数；回调方式（边缘触发）。

基于IO多路复用+socket实现并发请求:

IO多路复用

socket 非阻塞(不等待)

异步:执行完某个任务后自动调用我给它的函数

Python中开源  基于事件循环实现的异步非阻塞框架  Twisted

import socket
import requests
 
# 方式一
ret = requests.get('https://www.baidu.com/s?wd=alex')
 
# 方式二
client = socket.socket()
 
# 百度创建连接: 阻塞
client.connect(('www.baidu.com',80))
 
# 问百度我要什么？
client.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n')
 
# 我等着接收百度给我的回复
chunk_list = []
while True:
    chunk = client.recv(8096)
    if not chunk:
        break
    chunk_list.append(chunk)
 
body = b''.join(chunk_list)
print(body.decode('utf-8'))

socket发生请求

import socket
import requests
 
# 方式一
key_list = ['alex','db','sb']
for item in key_list:
    ret = requests.get('https://www.baidu.com/s?wd=%s' %item)
 
# 方式二
def get_data(key):
    # 方式二
    client = socket.socket()
 
    # 百度创建连接: 阻塞
    client.connect(('www.baidu.com',80))
 
    # 问百度我要什么？
    client.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n')
 
    # 我等着接收百度给我的回复
    chunk_list = []
    while True:
        chunk = client.recv(8096)
        if not chunk:
            break
        chunk_list.append(chunk)
 
    body = b''.join(chunk_list)
    print(body.decode('utf-8'))
 
key_list = ['alex','db','sb']
for item in key_list:
    get_data(item)

单线程解决并发

import threading
 
key_list = ['alex','db','sb']
for item in key_list:
    t = threading.Thread(target=get_data,args=(item,))
    t.start()

解决并发,多线程

提高并发方案:

--多进程

--多线程

--异步非阻塞模块(Twisted)  scrapy框架(单线程完成并发)

import socket
import select
 
client1 = socket.socket()
client1.setblocking(False) # 百度创建连接: 非阻塞
 
try:
    client1.connect(('www.baidu.com',80))
except BlockingIOError as e:
    pass
 
client2 = socket.socket()
client2.setblocking(False) # 百度创建连接: 非阻塞
try:
    client2.connect(('www.sogou.com',80))
except BlockingIOError as e:
    pass
 
client3 = socket.socket()
client3.setblocking(False) # 百度创建连接: 非阻塞
try:
    client3.connect(('www.oldboyedu.com',80))
except BlockingIOError as e:
    pass
 
socket_list = [client1,client2,client3]
conn_list = [client1,client2,client3]
 
while True:
    rlist,wlist,elist = select.select(socket_list,conn_list,[],0.005)
    # wlist中表示已经连接成功的socket对象
    for sk in wlist:
        if sk == client1:
            sk.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.baidu.com\r\n\r\n')
        elif sk==client2:
            sk.sendall(b'GET /web?query=fdf HTTP/1.0\r\nhost:www.sogou.com\r\n\r\n')
        else:
            sk.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.oldboyedu.com\r\n\r\n')
        conn_list.remove(sk)
    for sk in rlist:
        chunk_list = []
        while True:
            try:
                chunk = sk.recv(8096)
                if not chunk:
                    break
                chunk_list.append(chunk)
            except BlockingIOError as e:
                break
        body = b''.join(chunk_list)
        # print(body.decode('utf-8'))
        print('------------>',body)
        sk.close()
        socket_list.remove(sk)
    if not socket_list:
        break

单线程完成并发

什么是异步非阻塞?

　　--非阻塞:不等待

　　　　比如创建socket对某个地址进行connect,获取接收数据recv时默认都会等待(连接成功或接收到数据),才执行后续操作.如果设置setblocking(False),以上两个过程就不在等待,到时会报BlockingIOError的错误,只要捕获即可.

　　--异步,通知,执行完成后自动执行回调函数或自动执行某些操作(通知)

　　　　比如做爬虫中向某个地址baidu.com发送请求,当请求执行完成之后自动执行回调函数.

什么是同步阻塞?

--阻塞:等

--同步:按照顺序逐步执行

key_list = ['alex','db','sb']
for item in key_list:
    ret = requests.get('https://www.baidu.com/s?wd=%s' %item)
    print(ret.text)